เทนเซอร์โฟลว์ :: ops :: SparseApplyFtrl

#include <training_ops.h>

อัปเดตรายการที่เกี่ยวข้องใน '* var' ตามรูปแบบ Ftrl-proximal

สรุป

นั่นคือสำหรับแถวที่เราได้รับการไล่ระดับเราอัปเดต var สะสมและเชิงเส้นดังนี้: $$accum_new = accum + grad * grad$$ $$linear += grad + (accum_{new}^{-lr_{power}} - accum^{-lr_{power}} / lr * var$$ $$quadratic = 1.0 / (accum_{new}^{lr_{power}} * lr) + 2 * l2$$ $$var = (sign(linear) * l1 - linear) / quadratic\ if\ |linear| > l1\ else\ 0.0$$ $$accum = accum_{new}$$

อาร์กิวเมนต์:

  • ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
  • var: ควรมาจากตัวแปร ()
  • สะสม: ควรมาจากตัวแปร ()
  • เชิงเส้น: ควรมาจากตัวแปร ()
  • ผู้สำเร็จการศึกษา: การไล่ระดับสี
  • ดัชนี: เวกเตอร์ของดัชนีในมิติแรกของ var และการสะสม
  • lr: ปัจจัยการปรับขนาด ต้องเกลา.
  • l1: การทำให้เป็นมาตรฐาน L1 ต้องเกลา.
  • l2: การทำให้เป็นมาตรฐาน L2 ต้องเกลา.
  • lr_power: สเกลแฟกเตอร์ ต้องเกลา.

แอตทริบิวต์เสริม (ดู Attrs ):

  • use_locking: หากเป็น True อัปเดตตัวแปรและการสะสมจะได้รับการป้องกันโดยการล็อค มิฉะนั้นพฤติกรรมนั้นไม่ได้กำหนดไว้ แต่อาจมีความขัดแย้งน้อยกว่า

ผลตอบแทน:

  • Output : เหมือนกับ "var"

ผู้สร้างและผู้ทำลาย

SparseApplyFtrl (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)
SparseApplyFtrl (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 SparseApplyFtrl::Attrs & attrs)

คุณลักษณะสาธารณะ

operation
out

หน้าที่สาธารณะ

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

ฟังก์ชั่นคงที่สาธารณะ

UseLocking (bool x)

โครงสร้าง

tensorflow :: ops :: SparseApplyFtrl :: Attrs

ตัวตั้งค่าแอตทริบิวต์เสริมสำหรับ SparseApplyFtrl

คุณลักษณะสาธารณะ

การดำเนินการ

Operation operation

ออก

::tensorflow::Output out

หน้าที่สาธารณะ

SparseApplyFtrl

 SparseApplyFtrl(
  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
)

SparseApplyFtrl

 SparseApplyFtrl(
  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 SparseApplyFtrl::Attrs & attrs
)

โหนด

::tensorflow::Node * node() const 

ตัวดำเนินการ :: tensorflow :: อินพุต

 operator::tensorflow::Input() const 

ตัวดำเนินการ :: tensorflow :: เอาท์พุท

 operator::tensorflow::Output() const 

ฟังก์ชั่นคงที่สาธารณะ

ใช้ล็อค

Attrs UseLocking(
  bool x
)