ResourceSparseApplyFtrl

публичный финальный класс ResourceSparseApplyFtrl

Обновите соответствующие записи в '*var' по схеме Ftrl-proximal.

То есть для строк, для которых у нас есть grad, мы обновляем var, accum и Linear следующим образом: grad_with_shrinkage = grad + 2 * l2_shrinkage * var accum_new = accum + grad_with_shrinkage * grad_with_shrinkage линейное += grad_with_shrinkage + (accum_new^(-lr_power) - accum^ (-lr_power)) / lr * var квадратичная = 1,0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (sign(линейная) * l1 - линейная) / квадратичная, если |linear| > l1 еще 0,0 аккум = аккум_новый

Вложенные классы

сорт ResourceSparseApplyFtrl.Options Дополнительные атрибуты для ResourceSparseApplyFtrl

Константы

Нить OP_NAME Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.

Публичные методы

static <T расширяет TType > ResourceSparseApplyFtrl	create ( Область видимости , Операнд <?> var, Операнд <?> accum, Операнд <?> линейный, Операнд <T> град, Операнд <? расширяет индексы TNumber >, Операнд <T> lr, Операнд <T> l1, Операнд <T> l2, Операнд <T> l2Сжатие, Операнд <T> lrPower, Опции... опции) Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию ResourceSparseApplyFtrl.
статический ResourceSparseApplyFtrl.Options	MultipleLinearByLr (логическое значение MultipleLinearByLr)
статический ResourceSparseApplyFtrl.Options	useLocking (логическое значение useLocking)

Унаследованные методы

Из класса org.tensorflow.op.RawOp

последнее логическое значение	равно (Объект obj)
окончательный интервал	хэш-код ()
Операция	оп () Верните эту единицу вычислений как одну `Operation` .
последняя строка	нанизывать ()

Из класса java.lang.Object

логическое значение	равно (Объект arg0)
последний класс<?>	получитьКласс ()
интервал	хэш-код ()
окончательная пустота	поставить в известность ()
окончательная пустота	уведомитьВсе ()
Нить	нанизывать ()
окончательная пустота	подождать (длинный arg0, int arg1)
окончательная пустота	подождите (длинный arg0)
окончательная пустота	ждать ()

Из интерфейса org.tensorflow.op.Op

абстрактная среда выполнения	окружение () Верните среду выполнения, в которой была создана эта операция.
абстрактная операция	оп () Верните эту единицу вычислений как одну `Operation` .

Константы

общедоступная статическая финальная строка OP_NAME

Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.

Постоянное значение: «ResourceSparseApplyFtrlV2»

Публичные методы

public static ResourceSparseApplyFtrl create ( Область действия, Операнд <?> var, Операнд <?> accum, Операнд <?> линейный, Операнд <T> grad, Операнд <? расширяет индексы TNumber >, Операнд <T> lr, Операнд <T> l1, Операнд <T> l2, Операнд <T> l2Сжатие, Операнд <T> lrPower, Опции... опции)

Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию ResourceSparseApplyFtrl.

Параметры

объем	текущий объем
вар	Должно быть из переменной().
накапливать	Должно быть из переменной().
линейный	Должно быть из переменной().
выпускник	Градиент.
индексы	Вектор индексов в первом измерении var и accum.
лр	Коэффициент масштабирования. Должно быть скаляр.
л1	Регуляризация L1. Должно быть скаляр.
л2	Регуляризация усадки L2. Должно быть скаляр.
lrPower	Коэффициент масштабирования. Должно быть скаляр.
параметры	содержит значения необязательных атрибутов

Возврат

новый экземпляр ResourceSparseApplyFtrl

общедоступный статический ResourceSparseApplyFtrl.Options MultipleLinearByLr (логическое значение MultipleLinearByLr)

public static ResourceSparseApplyFtrl.Options useLocking (логическое значение useLocking)

Параметры

использоватьLocking	Если `True`, обновление тензоров var и accum будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может вызывать меньше конфликтов.