ApplyFtrl

ApplyFtrl คลาสสุดท้ายสาธารณะ

อัปเดต '*var' ตามรูปแบบ Ftrl-proximal

grad_with_shrinkage = grad + 2 * l2_shrinkage * var accum_new = accum + grad * grad linear += grad_with_shrinkage - (accum_new^(-lr_power) - accum^(-lr_power)) / lr * var กำลังสอง = 1.0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (เครื่องหมาย(เชิงเส้น) * l1 - เชิงเส้น) / กำลังสอง ถ้า |เชิงเส้น| > l1 อื่น 0.0 สะสม = accum_new

คลาสที่ซ้อนกัน

ระดับ ApplyFtrl.ตัวเลือก คุณลักษณะทางเลือกสำหรับ ApplyFtrl

ค่าคงที่

สตริง OP_NAME ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow

วิธีการสาธารณะ

เอาท์พุต <T>
เป็นเอาท์พุต ()
ส่งกลับค่าแฮนเดิลสัญลักษณ์ของเทนเซอร์
คงที่ <T ขยาย TType > ApplyFtrl <T>
สร้าง ( ขอบเขต ขอบเขต ตัวดำเนินการ <T> var, ตัวดำเนินการ <T> สะสม, ตัว ถูก ดำเนินการ <T> เชิงเส้น, ตัว ถูกดำเนิน การ <T> ผู้สำเร็จการศึกษา, ตัวถูกดำเนินการ <T> lr, ตัว ถูกดำเนินการ <T> l1, ตัวถูกดำเนินการ <T> l2, ตัวถูกดำเนินการ <T > l2การหดตัว, ตัวดำเนินการ <T> lrPower, ตัวเลือก... ตัวเลือก)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ ApplyFtrl ใหม่
ApplyFtrl.Options แบบคงที่
คูณLinearByLr (บูลีนคูณLinearByLr)
เอาท์พุต <T>
ออก ()
เช่นเดียวกับ "var"
ApplyFtrl.Options แบบคงที่
useLocking (การใช้ล็อคแบบบูลีน)

วิธีการสืบทอด

ค่าคงที่

สตริงสุดท้ายแบบคงที่สาธารณะ OP_NAME

ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow

ค่าคงที่: "ApplyFtrlV2"

วิธีการสาธารณะ

เอาท์ พุท สาธารณะ <T> asOutput ()

ส่งกลับค่าแฮนเดิลสัญลักษณ์ของเทนเซอร์

อินพุตสำหรับการดำเนินการ TensorFlow คือเอาต์พุตของการดำเนินการ TensorFlow อื่น วิธีการนี้ใช้เพื่อรับหมายเลขอ้างอิงสัญลักษณ์ที่แสดงถึงการคำนวณอินพุต

สาธารณะคง ApplyFtrl <T> สร้าง (ขอบเขต ขอบเขต , ตัวดำเนินการ <T> var, ตัวดำเนินการ <T> สะสม, ตัวดำเนินการ <T> เชิงเส้น, ตัวดำเนินการ <T> ผู้สำเร็จการศึกษา, ตัวดำเนินการ <T> lr, ตัวดำเนินการ <T> l1, ตัวถูกดำเนินการ <T > l2, ตัวดำเนินการ <T> l2การหดตัว, ตัวดำเนินการ <T> lrPower, ตัวเลือก... ตัวเลือก)

วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ ApplyFtrl ใหม่

พารามิเตอร์
ขอบเขต ขอบเขตปัจจุบัน
var ควรมาจากตัวแปร ()
สะสม ควรมาจากตัวแปร ()
เชิงเส้น ควรมาจากตัวแปร ()
ผู้สำเร็จการศึกษา การไล่ระดับสี
ปัจจัยการปรับขนาด ต้องเป็นสเกลาร์
l1 การทำให้เป็นมาตรฐาน L1 ต้องเป็นสเกลาร์
l2 การทำให้การหดตัวเป็นปกติของ L2 ต้องเป็นสเกลาร์
lrพาวเวอร์ ปัจจัยการปรับขนาด ต้องเป็นสเกลาร์
ตัวเลือก มีค่าแอตทริบิวต์ทางเลือก
การส่งคืน
  • อินสแตนซ์ใหม่ของ ApplyFtrl

ApplyFtrl.Options คงที่สาธารณะ multiplyLinearByLr (บูลีน multiplyLinearByLr)

เอาท์พุท สาธารณะ <T> ออก ()

เช่นเดียวกับ "var"

สาธารณะ ApplyFtrl.Options useLocking แบบคงที่ (useLocking แบบบูลีน)

พารามิเตอร์
ใช้ล็อค หากเป็น "จริง" การอัปเดต var และ accum tensor จะได้รับการปกป้องด้วยการล็อค มิฉะนั้นพฤติกรรมจะไม่ได้กำหนดไว้ แต่อาจแสดงความขัดแย้งน้อยลง