ResourceSparseApplyFtrl

सार्वजनिक अंतिम वर्ग रिसोर्सस्पार्सएप्लाईFtrl

Ftrl-प्रॉक्सिमल योजना के अनुसार '*var' में प्रासंगिक प्रविष्टियाँ अद्यतन करें।

यानी उन पंक्तियों के लिए जिनके लिए हमारे पास ग्रेड है, हम var, accum और रैखिक को इस प्रकार अपडेट करते हैं: grad_with_shlinkage = grad + 2 * l2_shlinkage * var accum_new = accum + grad_with_shlinkage * grad_with_shlinkage रैखिक += grad_with_shlinkage + (accum_new^(-lr_power) - accum^ (-lr_power)) / lr * var द्विघात = 1.0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (चिह्न (रैखिक) * l1 - रैखिक) / द्विघात यदि |रैखिक| > एल1 अन्यथा 0.0 संचय = संचय_नया

नेस्टेड क्लासेस

कक्षा रिसोर्सस्पार्सएप्लाईएफटीआरएल.विकल्प ResourceSparseApplyFtrl के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ

स्थिरांक

डोरी OP_NAME इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

सार्वजनिक तरीके

स्थिर <T टीटाइप का विस्तार करता है > रिसोर्सस्पार्सएप्लाईFtrl	बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> var, ऑपरेंड <?> जमा, ऑपरेंड <?> लीनियर, ऑपरेंड <T> ग्रेड, ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स TNumber > इंडेक्स, ऑपरेंड <T> lr, ऑपरेंड <T> l1, ऑपरेंड <टी> एल2, ऑपरेंड <टी> एल2श्रिंकेज, ऑपरेंड <टी> एलआरपावर, विकल्प... विकल्प) एक नए रिसोर्सस्पार्सएप्लाईFtrl ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
स्थैतिक रिसोर्सस्पार्सएप्लाईएफटीआरएल.विकल्प	multipleLinearByLr (बूलियन मल्टिलीनियरByLr)
स्थैतिक रिसोर्सस्पार्सएप्लाईएफटीआरएल.विकल्प	यूज़लॉकिंग (बूलियन यूज़लॉकिंग)

विरासत में मिली विधियाँ

कक्षा org.tensorflow.op.RawOp से

अंतिम बूलियन	बराबर (वस्तु obj)
अंतिम पूर्णांक	हैश कोड ()
संचालन	ऑप () गणना की इस इकाई को एकल `Operation` के रूप में लौटाएँ।
अंतिम स्ट्रिंग	स्ट्रिंग ()

कक्षा java.lang.Object से

बूलियन	बराबर (ऑब्जेक्ट arg0)
अंतिम कक्षा<?>	गेटक्लास ()
int यहाँ	हैश कोड ()
अंतिम शून्य	सूचित करें ()
अंतिम शून्य	सभी को सूचित करें ()
डोरी	स्ट्रिंग ()
अंतिम शून्य	प्रतीक्षा करें (लंबा arg0, int arg1)
अंतिम शून्य	प्रतीक्षा करें (लंबा arg0)
अंतिम शून्य	इंतज़ार ()

इंटरफ़ेस से org.tensorflow.op.Op

सार निष्पादन वातावरण	एनवी () उस निष्पादन वातावरण को लौटाएँ जिसमें यह ऑप बनाया गया था।
सार संचालन	ऑप () गणना की इस इकाई को एकल `Operation` के रूप में लौटाएँ।

स्थिरांक

सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME

इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

स्थिर मान: "ResourceSparseApplyFtrlV2"

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक स्थैतिक संसाधनSparseApplyFtrl बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> var, ऑपरेंड <?> जमा, ऑपरेंड <?> लीनियर, ऑपरेंड <T> ग्रेड, ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स TNumber > इंडेक्स, ऑपरेंड <T> lr, ऑपरेंड <T> एल1, ऑपरेंड <टी> एल2, ऑपरेंड <टी> एल2श्रिंकेज, ऑपरेंड <टी> एलआरपावर, विकल्प... विकल्प)

एक नए रिसोर्सस्पार्सएप्लाईFtrl ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

पैरामीटर

दायरा	वर्तमान दायरा
वर	एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
जमा	एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
रेखीय	एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
ग्रैड	ढाल.
सूचकांक	var और accum के पहले आयाम में सूचकांकों का एक वेक्टर।
एलआर	मापन कारक। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
एल1	एल1 नियमितीकरण. एक अदिश राशि होनी चाहिए.
एल2	L2 सिकुड़न नियमितीकरण. एक अदिश राशि होनी चाहिए.
एलआरपावर	मापन कारक। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
विकल्प	वैकल्पिक गुण मान रखता है

रिटर्न

resourceSparseApplyFtrl का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक स्थैतिक संसाधनSparseApplyFtrl.Options multipleLinearByLr (बूलियन मल्टिलीलाइनरByLr)

सार्वजनिक स्थैतिक संसाधनSparseApplyFtrl.ऑप्शंस यूज़लॉकिंग (बूलियन यूज़लॉकिंग)

पैरामीटर

लॉकिंग का उपयोग करें	यदि `सही` है, तो var और Accum Tensors का अद्यतनीकरण एक लॉक द्वारा संरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद प्रदर्शित कर सकता है।