ApplyFtrl

clase final pública ApplyFtrl

Actualice '*var' según el esquema Ftrl-proximal.

grad_with_shrinkage = grad + 2 * l2_shrinkage * var accum_new = accum + grad * grad lineal += grad_with_shrinkage - (accum_new^(-lr_power) - accum^(-lr_power)) / lr * var cuadrático = 1.0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (signo(lineal) * l1 - lineal) / cuadrático si |lineal| > l1 más 0.0 accum = accum_new

Clases anidadas

clase AplicarFtrl.Opciones Atributos opcionales para ApplyFtrl

Constantes

Cadena OP_NOMBRE El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.

Métodos públicos

Salida <T>	como salida () Devuelve el identificador simbólico del tensor.
estático <T extiende TType > ApplyFtrl <T>	crear ( Alcance alcance, Operando <T> var, Operando <T> acumulado, Operando <T> lineal, Operando <T> grad, Operando <T> lr, Operando <T> l1, Operando <T> l2, Operando <T > l2Contracción, Operando <T> lrPower, Opciones... opciones) Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ApplyFtrl.
Estático ApplyFtrl.Options	multiplicarLinearByLr (multiplicar booleanoLinearByLr)
Salida <T>	afuera () Igual que "var".
Estático ApplyFtrl.Options	useLocking (uso booleano Locking)

Métodos heredados

De la clase org.tensorflow.op.RawOp

booleano final	es igual (Objeto obj)
entero final	código hash ()
Operación	operación () Devuelve esta unidad de cálculo como una única `Operation` .
cadena final	Encadenar ()

De la clase java.lang.Object

booleano	es igual (Objeto arg0)
Clase final<?>	obtenerclase ()
En t	código hash ()
vacío final	notificar ()
vacío final	notificar a todos ()
Cadena	Encadenar ()
vacío final	esperar (arg0 largo, int arg1)
vacío final	espera (arg0 largo)
vacío final	esperar ()

Desde la interfaz org.tensorflow.op.Op

entorno de ejecución abstracto	entorno () Devuelve el entorno de ejecución en el que se creó esta operación.
operación abstracta	operación () Devuelve esta unidad de cálculo como una única `Operation` .

Desde la interfaz org.tensorflow.Operand

Salida abstracta <T>	como salida () Devuelve el identificador simbólico del tensor.
resumen T	como Tensor () Devuelve el tensor en este operando.
forma abstracta	forma () Devuelve la forma (posiblemente parcialmente conocida) del tensor al que hace referencia la `Output` de este operando.
clase abstracta<T>	tipo () Devuelve el tipo de tensor de este operando.

Desde la interfaz org.tensorflow.ndarray.Shaped

resumen entero	rango ()
forma abstracta	forma ()
abstracto largo	tamaño () Calcula y devuelve el tamaño total de este contenedor, en número de valores.

Constantes

Cadena final estática pública OP_NAME

El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.

Valor constante: "ApplyFtrlV2"

Métodos públicos

Salida pública <T> como Salida ()

Devuelve el identificador simbólico del tensor.

Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.

público estático ApplyFtrl <T> crear ( Alcance alcance, Operando <T> var, Operando <T> acumulado, Operando <T> lineal, Operando <T> grad, Operando <T> lr, Operando <T> l1, Operando <T > l2, Operando <T> l2Contracción, Operando <T> lrPower, Opciones... opciones)

Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ApplyFtrl.

Parámetros

alcance	alcance actual
var	Debe ser de una Variable().
acumular	Debe ser de una Variable().
lineal	Debe ser de una Variable().
graduado	El gradiente.
lr	Factor de escala. Debe ser un escalar.
l1	Regularización L1. Debe ser un escalar.
l2	Regularización de la contracción L2. Debe ser un escalar.
lrPoder	Factor de escala. Debe ser un escalar.
opciones	lleva valores de atributos opcionales

Devoluciones

una nueva instancia de ApplyFtrl

estático público ApplyFtrl.Options multiplicarLinearByLr (booleano multiplicarLinearByLr)

Salida pública <T> salida ()

Igual que "var".

público estático ApplyFtrl.Options useLocking (useLocking booleano)

Parámetros

utilizarBloqueo	Si es "True", la actualización de los tensores var y accum estará protegida por un bloqueo; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede presentar menos contención.