tensorflow :: ops :: SparseApplyFtrl

#include <training_ops.h>

Atualize as entradas relevantes em '* var' de acordo com o esquema Ftrl-proximal.

Resumo

Isso é para linhas para as quais temos grad, atualizamos var, Accum e linear da seguinte forma:

$$accum_new = accum + grad * grad$$
$$linear += grad + (accum_{new}^{-lr_{power} } - accum^{-lr_{power} } / lr * var$$
$$quadratic = 1.0 / (accum_{new}^{lr_{power} } * lr) + 2 * l2$$
$$var = (sign(linear) * l1 - linear) / quadratic\ if\ |linear| > l1\ else\ 0.0$$
$$accum = accum_{new}$$

Argumentos:

  • escopo: um objeto Scope
  • var: deve ser de uma variável ().
  • acum: deve ser de uma variável ().
  • linear: deve ser de uma variável ().
  • grad: O gradiente.
  • índices: Um vetor de índices na primeira dimensão de var e de acum.
  • lr: Fator de escala. Deve ser um escalar.
  • l1: regularização de L1. Deve ser um escalar.
  • l2: regularização de L2. Deve ser um escalar.
  • lr_power: Fator de escala. Deve ser um escalar.

Atributos opcionais (consulte Attrs ):

  • use_locking: Se True , a atualização dos tensores var e Accum será protegida por um bloqueio; caso contrário, o comportamento é indefinido, mas pode exibir menos contenção.

Retorna:

Construtores e Destruidores

SparseApplyFtrl (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input linear, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input lr_power)
SparseApplyFtrl (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input linear, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input lr_power, const SparseApplyFtrl::Attrs & attrs)

Atributos públicos

operation
out

Funções públicas

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

Funções estáticas públicas

MultiplyLinearByLr (bool x)
UseLocking (bool x)

Structs

tensorflow :: ops :: SparseApplyFtrl :: Attrs

Configuradores de atributos opcionais para SparseApplyFtrl .

Atributos públicos

Operação

Operation operation

Fora

::tensorflow::Output out

Funções públicas

SparseApplyFtrl

 SparseApplyFtrl(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input linear,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input lr_power
)

SparseApplyFtrl

 SparseApplyFtrl(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input linear,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input lr_power,
  const SparseApplyFtrl::Attrs & attrs
)

nó

::tensorflow::Node * node() const

operador :: tensorflow :: Input

 operator::tensorflow::Input() const

operador :: tensorflow :: Saída

 operator::tensorflow::Output() const

Funções estáticas públicas

MultiplyLinearByLr

Attrs MultiplyLinearByLr(
  bool x
)

UseLocking

Attrs UseLocking(
  bool x
)