SparseApplyFtrl

публичный финальный класс SparseApplyFtrl

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 * grad Linear += 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 SparseApplyFtrl.Options Необязательные атрибуты для SparseApplyFtrl

Константы

Нить OP_NAME Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.

Публичные методы

Выход <Т>	какВывод () Возвращает символический дескриптор тензора.
static <T расширяет TType > SparseApplyFtrl <T>	create ( Область видимости , Операнд <T> var, Операнд <T> accum, Операнд <T> 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 SparseApplyFtrl.
статический SparseApplyFtrl.Options	MultipleLinearByLr (логическое значение MultipleLinearByLr)
Выход <Т>	вне () То же, что «вар».
статический SparseApplyFtrl.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` .

Из интерфейса org.tensorflow.Operand

абстрактный вывод <T>	какВывод () Возвращает символический дескриптор тензора.
абстрактная Т	асТензор () Возвращает тензор в этом операнде.
абстрактная форма	форма () Возвращает (возможно, частично известную) форму тензора, на который ссылается `Output` этого операнда.
абстрактный класс<T>	тип () Возвращает тензорный тип этого операнда

Из интерфейса org.tensorflow.ndarray.Shaped

абстрактный int	классифицировать ()
абстрактная форма	форма ()
абстрактный длинный	размер () Вычисляет и возвращает общий размер этого контейнера в количестве значений.

Константы

общедоступная статическая финальная строка OP_NAME

Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.

Постоянное значение: «SparseApplyFtrlV2»

Публичные методы

публичный вывод <T> asOutput ()

Возвращает символический дескриптор тензора.

Входные данные для операций TensorFlow являются выходными данными другой операции TensorFlow. Этот метод используется для получения символического дескриптора, который представляет собой вычисление входных данных.

public static SparseApplyFtrl <T> create ( Область действия, Операнд <T> var, Операнд <T> accum, Операнд <T> 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 SparseApplyFtrl.

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 SparseApplyFtrl

общедоступный статический SparseApplyFtrl.Options MultipleLinearByLr (логическое значение MultipleLinearByLr)

публичный вывод <T> out ()

То же, что «вар».

public static SparseApplyFtrl.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.