SparseApplyFtrl

kelas akhir publik SparseApplyFtrl

Perbarui entri yang relevan di '*var' sesuai dengan skema Ftrl-proksimal.

Itu untuk baris yang memiliki grad, kami memperbarui var, accum dan linear sebagai berikut: 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 kuadrat = 1,0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (tanda(linier) * l1 - linier) / kuadrat jika |linier| > l1 lain 0,0 akumulasi = akumulasi_baru

Kelas Bersarang

kelas SparseApplyFtrl.Options Atribut opsional untuk SparseApplyFtrl

Konstanta

Rangkaian OP_NAME Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Metode Publik

Keluaran <T>	sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolis tensor.
statis <T memperluas TType > SparseApplyFtrl <T>	buat ( Lingkup lingkup, Operand <T> var, Operand <T> accum, Operand <T> linear, Operand <T> grad, Operand <? extends TNumber > indeks, Operand <T> lr, Operand <T> l1, Operand <T> l2, Operan <T> l2Penyusutan, Operan <T> lrPower, Opsi... opsi) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi SparseApplyFtrl baru.
SparseApplyFtrl.Options statis	berkembang biakLinearByLr (Boolean berkembang biakLinearByLr)
Keluaran <T>	keluar () Sama seperti "var".
SparseApplyFtrl.Options statis	useLocking (penguncian penggunaan Boolean)

Metode Warisan

Dari kelas org.tensorflow.op.RawOp

boolean terakhir	sama dengan (Objek objek)
int terakhir	Kode hash ()
Operasi	op () Kembalikan unit komputasi ini sebagai satu `Operation` .
String terakhir	keString ()

Dari kelas java.lang.Object

boolean	sama dengan (Objek arg0)
Kelas terakhir<?>	dapatkan Kelas ()
ke dalam	Kode hash ()
kekosongan terakhir	memberitahu ()
kekosongan terakhir	beri tahuSemua ()
Rangkaian	keString ()
kekosongan terakhir	tunggu (arg0 panjang, int arg1)
kekosongan terakhir	tunggu (argumen panjang0)
kekosongan terakhir	Tunggu ()

Dari antarmuka org.tensorflow.op.Op

Lingkungan Eksekusi abstrak	env () Kembalikan lingkungan eksekusi tempat operasi ini dibuat.
Operasi abstrak	op () Kembalikan unit komputasi ini sebagai satu `Operation` .

Dari antarmuka org.tensorflow.Operand

Keluaran abstrak <T>	sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolis tensor.
abstrak T	sebagai Tensor () Mengembalikan tensor pada operan ini.
Bentuk abstrak	membentuk () Mengembalikan bentuk tensor (yang mungkin diketahui sebagian) yang dirujuk oleh `Output` operan ini.
Kelas abstrak<T>	jenis () Mengembalikan tipe tensor operan ini

Dari antarmuka org.tensorflow.ndarray.Shaped

abstrak ke dalam	peringkat ()
Bentuk abstrak	membentuk ()
abstrak panjang	ukuran () Menghitung dan mengembalikan ukuran total wadah ini, dalam jumlah nilai.

Konstanta

String akhir statis publik OP_NAME

Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Nilai Konstan: "SparseApplyFtrlV2"

Metode Publik

Keluaran publik <T> sebagai Keluaran ()

Mengembalikan pegangan simbolis tensor.

Masukan ke operasi TensorFlow adalah keluaran dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.

public static SparseApplyFtrl <T> buat ( Ruang lingkup, Operan <T> var, Operan <T> accum, Operan <T> linier, Operan <T> grad, Operan <? extends TNumber > indeks, Operan <T> lr, Operan <T> l1, Operan <T> l2, Operan <T> l2Penyusutan, Operan <T> lrPower, Opsi... opsi)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi SparseApplyFtrl baru.

Parameter

cakupan	ruang lingkup saat ini
var	Harus dari Variabel().
akumulasi	Harus dari Variabel().
linier	Harus dari Variabel().
lulusan	Gradien.
indeks	Vektor indeks ke dalam dimensi pertama var dan accum.
lr	Faktor skala. Pasti skalar.
l1	Regularisasi L1. Pasti skalar.
l2	Regularisasi penyusutan L2. Pasti skalar.
lrKekuatan	Faktor skala. Pasti skalar.
pilihan	membawa nilai atribut opsional

Kembali

contoh baru dari SparseApplyFtrl

public static SparseApplyFtrl.Options MultiLinearByLr (Boolean MultiplyLinearByLr)

Keluaran publik <T> keluar ()

Sama seperti "var".

SparseApplyFtrl.Options useLocking statis publik (Boolean useLocking)

Parameter

gunakan Penguncian	Jika `True`, pembaruan tensor var dan accum akan dilindungi oleh kunci; jika tidak, perilaku tersebut tidak terdefinisikan, namun mungkin menunjukkan lebih sedikit pertentangan.