パブリック最終クラスResourceSparseApplyFtrl
Ftrl-proximal スキームに従って、「*var」内の関連エントリを更新します。
つまり、grad がある行については、var、accum、linear を次のように更新します。 grad_with_shrinkage = grad + 2 * l2_shrinkage * var accum_new = accum + grad_with_shrinkage * grad_with_shrinkage Linear += grad_with_shrinkage + (accum_new^(-lr_power) - accum^ (-lr_power)) / lr * var 二次 = 1.0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (sign(linear) * l1 - 線形) / 二次 if |linear| > l1 else 0.0 accum = accum_new
ネストされたクラス
| クラス | ResourceSparseApplyFtrl.Options | ResourceSparseApplyFtrlのオプションの属性 | |
定数
| 弦 | OP_NAME | TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前 |
パブリックメソッド
| static <T extends TType > ResourceSparseApplyFtrl | |
| 静的ResourceSparseApplyFtrl.Options | multiplyLinearByLr (ブール値 multiplyLinearByLr) |
| 静的ResourceSparseApplyFtrl.Options | useLocking (ブール型 useLocking) |
継承されたメソッド
定数
パブリック静的最終文字列OP_NAME
TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前
定数値: "ResourceSparseApplyFtrlV2"
パブリックメソッド
public static ResourceSparseApplyFtrl create ( Scopescope , Operand <?> var, Operand <?> accum, Operand <?> Linear, Operand <T> grad, Operand <? extends TNumber > indices, Operand <T> lr, Operand <T> l1、オペランド<T> l2、オペランド<T> l2Shrinkage、オペランド<T> lrPower、オプション...オプション)
新しい ResourceSparseApplyFtrl オペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
パラメーター
| 範囲 | 現在のスコープ |
|---|---|
| 変数 | Variable() から取得する必要があります。 |
| 蓄積 | Variable() から取得する必要があります。 |
| 線形 | Variable() から取得する必要があります。 |
| 卒業生 | グラデーション。 |
| インデックス | var と accum の最初の次元へのインデックスのベクトル。 |
| lr | スケーリング係数。スカラーでなければなりません。 |
| l1 | L1 正則化。スカラーでなければなりません。 |
| l2 | L2 収縮の正則化。スカラーでなければなりません。 |
| lrパワー | スケーリング係数。スカラーでなければなりません。 |
| オプション | オプションの属性値を持ちます |
戻り値
- ResourceSparseApplyFtrl の新しいインスタンス
public static ResourceSparseApplyFtrl.Options useLocking (Boolean useLocking)
パラメーター
| 使用ロック | 「True」の場合、var テンソルと accum テンソルの更新はロックによって保護されます。それ以外の場合、動作は未定義ですが、競合が少なくなる可能性があります。 |
|---|