ResourceSparseApplyFtrl

genel son sınıf ResourceSparseApplyFtrl

'*var' içindeki ilgili girişleri Ftrl-proximal şemasına göre güncelleyin.

Yani grad yaptığımız satırlar için var, accum ve lineer'ı şu şekilde güncelliyoruz: grad_with_shrinkage = grad + 2 * l2_shrinkage * var accum_new = accum + grad_with_shrinkage * grad_with_shrinkage lineer += grad_with_shrinkage + (accum_new^(-lr_power) - accum^ (-lr_power)) / lr * var ikinci dereceden = 1,0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (sign(doğrusal) * l1 - doğrusal) / ikinci dereceden eğer |doğrusal| > l1 else 0.0 birikim = birikim_yeni

İç İçe Sınıflar

sınıf ResourceSparseApplyFtrl.Options ResourceSparseApplyFtrl için isteğe bağlı özellikler

Sabitler

Sicim OP_NAME Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Genel Yöntemler

static <T, TType'ı genişletir > ResourceSparseApplyFtrl	create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <?> var, İşlenen <?> accum, İşlenen <?> doğrusal, İşlenen <T> grad, İşlenen <? extends TNumber > indeksler, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> l1, İşlenen <T> l2, İşlenen <T> l2Büzülme, İşlenen <T> lrGüç, Seçenekler... seçenekler) Yeni bir ResourceSparseApplyFtrl işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
statik ResourceSparseApplyFtrl.Options	ÇarpmaLinearByLr (Boolean çarpmaLinearByLr)
statik ResourceSparseApplyFtrl.Options	useLocking (Boolean useLocking)

Kalıtsal Yöntemler

org.tensorflow.op.RawOp sınıfından

son boole değeri	eşittir (Nesne nesnesi)
son int	hash kodu ()
Operasyon	işlem () Bu hesaplama birimini tek bir `Operation` olarak döndürün.
son Dize	toString ()

Java.lang.Object sınıfından

boolean	eşittir (Nesne arg0)
son Sınıf<?>	getClass ()
int	hash kodu ()
son boşluk	bildir ()
son boşluk	tümünü bildir ()
Sicim	toString ()
son boşluk	bekle (uzun arg0, int arg1)
son boşluk	bekle (uzun arg0)
son boşluk	Beklemek ()

org.tensorflow.op.Op arayüzünden

özet Yürütme Ortamı	env () Bu operasyonun oluşturulduğu yürütme ortamını döndürün.
soyut Operasyon	işlem () Bu hesaplama birimini tek bir `Operation` olarak döndürün.

Sabitler

genel statik son Dize OP_NAME

Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Sabit Değer: "ResourceSparseApplyFtrlV2"

Genel Yöntemler

public static ResourceSparseApplyFtrl create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <?> var, İşlenen <?> accum, İşlenen <?> doğrusal, İşlenen <T> grad, İşlenen <? extends TNumber > indeksler, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> l1, İşlenen <T> l2, İşlenen <T> l2Büzülme, İşlenen <T> lrGüç, Seçenekler... seçenekler)

Yeni bir ResourceSparseApplyFtrl işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.

Parametreler

kapsam	mevcut kapsam
var	Bir Variable()'dan olmalıdır.
birikim	Bir Variable()'dan olmalıdır.
doğrusal	Bir Variable()'dan olmalıdır.
mezun	Gradyan.
endeksler	var ve accum'un birinci boyutuna ait indekslerin bir vektörü.
IR	Ölçekleme faktörü. Bir skaler olmalı.
l1	L1 düzenlemesi. Bir skaler olmalı.
l2	L2 büzülme düzenlemesi. Bir skaler olmalı.
lrGüç	Ölçekleme faktörü. Bir skaler olmalı.
seçenekler	isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır

İadeler

ResourceSparseApplyFtrl'in yeni bir örneği

public static ResourceSparseApplyFtrl.Options multipleLinearByLr (Boolean çarpıLinearByLr)

public static ResourceSparseApplyFtrl.Options useLocking (Boolean useLocking)

Parametreler

KullanımKilitleme	'Doğru' ise var ve accum tensörlerinin güncellenmesi bir kilitle korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır ancak daha az çekişme sergileyebilir.