tensorflow :: opérations :: SparseApplyFtrlV2

#include <training_ops.h>

Mettez à jour les entrées pertinentes dans '* var' selon le schéma Ftrl-proximal.

Résumé

C'est pour les lignes pour lesquelles nous avons grad, nous mettons à jour var, accum et linear comme suit: grad_with_shrinkage = grad + 2 * l2_shrinkage * var accum_new = accum + grad_with_shrinkage * grad_with_shrinkage linear + = grad_with_shrinkage + (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 sinon 0.0 accum = accum_new

Arguments:

  • scope: un objet Scope
  • var: Doit provenir d'une variable ().
  • accum: Doit provenir d'une variable ().
  • linear: Doit provenir d'une variable ().
  • grad: Le dégradé.
  • indices: Un vecteur d'indices dans la première dimension de var et accum.
  • lr: facteur d'échelle. Doit être un scalaire.
  • l1: régularisation L1. Doit être un scalaire.
  • l2: Régulation du retrait L2. Doit être un scalaire.
  • lr_power: facteur de mise à l'échelle. Doit être un scalaire.

Attributs facultatifs (voir Attrs ):

  • use_locking: Si True , la mise à jour des tenseurs var et accum sera protégée par un verrou; sinon, le comportement n'est pas défini, mais peut présenter moins de conflits.

Retour:

  • Output : identique à "var".

Constructeurs et destructeurs

SparseApplyFtrlV2 (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 l2_shrinkage, :: tensorflow::Input lr_power)
SparseApplyFtrlV2 (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 l2_shrinkage, :: tensorflow::Input lr_power, const SparseApplyFtrlV2::Attrs & attrs)

Attributs publics

operation
out

Fonctions publiques

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

Fonctions statiques publiques

UseLocking (bool x)

Structs

tensorflow :: ops :: SparseApplyFtrlV2 :: Attrs

Définisseurs d' attributs facultatifs pour SparseApplyFtrlV2 .

Attributs publics

opération

Operation operation

en dehors

::tensorflow::Output out

Fonctions publiques

SparseApplyFtrlV2

 SparseApplyFtrlV2(
  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 l2_shrinkage,
  ::tensorflow::Input lr_power
)

SparseApplyFtrlV2

 SparseApplyFtrlV2(
  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 l2_shrinkage,
  ::tensorflow::Input lr_power,
  const SparseApplyFtrlV2::Attrs & attrs
)

nœud

::tensorflow::Node * node() const 

operator :: tensorflow :: Input

 operator::tensorflow::Input() const 

operator :: tensorflow :: Output

 operator::tensorflow::Output() const 

Fonctions statiques publiques

Utiliser le verrouillage

Attrs UseLocking(
  bool x
)