تدفق التوتر:: العمليات:: ResourceApplyFtrlV2
#include <training_ops.h>
قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط Ftrl-proximal.
ملخص
grad_with_shrinkage = grad + 2 * l2_shrinkage * فار تراكم_جديد = تراكم + grad_with_shrinkage * grad_with_shrinkage خطي += grad_with_shrinkage + (accum_new^(-lr_power) - تراكم^(-lr_power)) / lr * فار تربيعي = 1.0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (sign(linear) * l1 - خطي) / من الدرجة الثانية إذا |خطي| > l1 آخر 0.0 تراكم = تراكم_جديد
الحجج:
- النطاق: كائن النطاق
- فار: يجب أن يكون من متغير ().
- تراكم: يجب أن يكون من متغير ().
- خطي: يجب أن يكون من متغير ().
- غراد: التدرج.
- lr: عامل التحجيم. يجب أن يكون العددية.
- l1: تنظيم L1. يجب أن يكون العددية.
- l2: تنظيم الانكماش L2. يجب أن يكون العددية.
- lr_power: عامل التحجيم. يجب أن يكون العددية.
السمات الاختيارية (انظر Attrs
):
- use_locking: إذا كان
True
، فسيتم حماية تحديث موترتي var وaccum بواسطة قفل؛ وإلا فإن السلوك غير محدد، ولكنه قد يحمل قدرًا أقل من الخلاف.
العوائد:
-
Operation
التي تم إنشاؤها
البنائين والمدمرين | |
---|---|
ResourceApplyFtrlV2 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input linear, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input l2_shrinkage, :: tensorflow::Input lr_power) | |
ResourceApplyFtrlV2 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input linear, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input l2_shrinkage, :: tensorflow::Input lr_power, const ResourceApplyFtrlV2::Attrs & attrs) |
الصفات العامة | |
---|---|
operation |
الوظائف العامة | |
---|---|
operator::tensorflow::Operation () const |
وظائف ثابتة العامة | |
---|---|
UseLocking (bool x) |
الهياكل | |
---|---|
Tensorflow:: ops:: ResourceApplyFtrlV2:: Attrs | محددات السمات الاختيارية لـ ResourceApplyFtrlV2 . |
الصفات العامة
عملية
Operation operation
الوظائف العامة
ResourceApplyFtrlV2
ResourceApplyFtrlV2( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input linear, ::tensorflow::Input grad, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input l1, ::tensorflow::Input l2, ::tensorflow::Input l2_shrinkage, ::tensorflow::Input lr_power )
ResourceApplyFtrlV2
ResourceApplyFtrlV2( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input linear, ::tensorflow::Input grad, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input l1, ::tensorflow::Input l2, ::tensorflow::Input l2_shrinkage, ::tensorflow::Input lr_power, const ResourceApplyFtrlV2::Attrs & attrs )
المشغل::tensorflow::Operation
operator::tensorflow::Operation() const
وظائف ثابتة العامة
UseLocking
Attrs UseLocking( bool x ),
تدفق التوتر:: العمليات:: ResourceApplyFtrlV2
#include <training_ops.h>
قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط Ftrl-proximal.
ملخص
grad_with_shrinkage = grad + 2 * l2_shrinkage * فار تراكم_جديد = تراكم + grad_with_shrinkage * grad_with_shrinkage خطي += grad_with_shrinkage + (accum_new^(-lr_power) - تراكم^(-lr_power)) / lr * فار تربيعي = 1.0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (sign(linear) * l1 - خطي) / من الدرجة الثانية إذا |خطي| > l1 آخر 0.0 تراكم = تراكم_جديد
الحجج:
- النطاق: كائن النطاق
- فار: يجب أن يكون من متغير ().
- تراكم: يجب أن يكون من متغير ().
- خطي: يجب أن يكون من متغير ().
- غراد: التدرج.
- lr: عامل التحجيم. يجب أن يكون العددية.
- l1: تنظيم L1. يجب أن يكون العددية.
- l2: تنظيم الانكماش L2. يجب أن يكون العددية.
- lr_power: عامل التحجيم. يجب أن يكون العددية.
السمات الاختيارية (انظر Attrs
):
- use_locking: إذا كان
True
، فسيتم حماية تحديث موترتي var وaccum بواسطة قفل؛ وإلا فإن السلوك غير محدد، ولكنه قد يحمل قدرًا أقل من الخلاف.
العوائد:
-
Operation
التي تم إنشاؤها
البنائين والمدمرين | |
---|---|
ResourceApplyFtrlV2 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input linear, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input l2_shrinkage, :: tensorflow::Input lr_power) | |
ResourceApplyFtrlV2 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input linear, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input l2_shrinkage, :: tensorflow::Input lr_power, const ResourceApplyFtrlV2::Attrs & attrs) |
الصفات العامة | |
---|---|
operation |
الوظائف العامة | |
---|---|
operator::tensorflow::Operation () const |
وظائف ثابتة العامة | |
---|---|
UseLocking (bool x) |
الهياكل | |
---|---|
Tensorflow:: ops:: ResourceApplyFtrlV2:: Attrs | محددات السمات الاختيارية لـ ResourceApplyFtrlV2 . |
الصفات العامة
عملية
Operation operation
الوظائف العامة
ResourceApplyFtrlV2
ResourceApplyFtrlV2( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input linear, ::tensorflow::Input grad, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input l1, ::tensorflow::Input l2, ::tensorflow::Input l2_shrinkage, ::tensorflow::Input lr_power )
ResourceApplyFtrlV2
ResourceApplyFtrlV2( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input linear, ::tensorflow::Input grad, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input l1, ::tensorflow::Input l2, ::tensorflow::Input l2_shrinkage, ::tensorflow::Input lr_power, const ResourceApplyFtrlV2::Attrs & attrs )
المشغل::tensorflow::Operation
operator::tensorflow::Operation() const
وظائف ثابتة العامة
UseLocking
Attrs UseLocking( bool x )
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2024-11-25 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)