tensorflow :: ops :: ResourceSparseApplyFtrl
#include <training_ops.h>
Zaktualizuj odpowiednie wpisy w „* var” zgodnie ze schematem proksymalnym Ftrl.
streszczenie
To znaczy dla wierszy, dla których mamy grad, aktualizujemy var, accum i linear w następujący sposób: accum_new = accum + grad * grad linear + = grad - (accum_new ^ (- lr_power) - accum ^ (- lr_power)) / lr * var quadratic = 1.0 / (accum_new ^ (lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (sign (linear) * l1 - linear) / quadratic if | linear | > l1 else 0,0 accum = accum_new
Argumenty:
- zakres: obiekt Scope
- zmienna: powinna pochodzić ze zmiennej ().
- accum: Powinien pochodzić ze zmiennej ().
- linear: Powinien pochodzić ze zmiennej ().
- grad: gradient.
- indeksy: wektor indeksów do pierwszego wymiaru var i accum.
- lr: współczynnik skalowania. Musi być skalarem.
- l1: regularyzacja L1. Musi być skalarem.
- l2: regularyzacja L2. Musi być skalarem.
- lr_power: współczynnik skalowania. Musi być skalarem.
Atrybuty opcjonalne (patrz Attrs
):
- use_locking: Jeśli
True
, aktualizacja tensorów var i accum będzie chroniona blokadą; w przeciwnym razie zachowanie jest niezdefiniowane, ale może wykazywać mniej rywalizacji.
Zwroty:
- utworzonej
Operation
Konstruktorzy i niszczyciele | |
---|---|
ResourceSparseApplyFtrl (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input linear, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input lr_power) | |
ResourceSparseApplyFtrl (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input linear, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input lr_power, const ResourceSparseApplyFtrl::Attrs & attrs) |
Atrybuty publiczne | |
---|---|
operation |
Funkcje publiczne | |
---|---|
operator::tensorflow::Operation () const |
Publiczne funkcje statyczne | |
---|---|
UseLocking (bool x) |
Struktury | |
---|---|
tensorflow :: ops :: ResourceSparseApplyFtrl :: Attrs | Opcjonalne metody ustawiające atrybuty dla ResourceSparseApplyFtrl . |
Atrybuty publiczne
operacja
Operation operation
Funkcje publiczne
ResourceSparseApplyFtrl
ResourceSparseApplyFtrl( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input linear, ::tensorflow::Input grad, ::tensorflow::Input indices, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input l1, ::tensorflow::Input l2, ::tensorflow::Input lr_power )
ResourceSparseApplyFtrl
ResourceSparseApplyFtrl( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input linear, ::tensorflow::Input grad, ::tensorflow::Input indices, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input l1, ::tensorflow::Input l2, ::tensorflow::Input lr_power, const ResourceSparseApplyFtrl::Attrs & attrs )
operator :: tensorflow :: Operation
operator::tensorflow::Operation() const
Publiczne funkcje statyczne
UseLocking
Attrs UseLocking( bool x )