dòng chảy căng:: ôi:: thưa thớtÁp dụngFtrl

Cập nhật các mục nhập có liên quan trong '*var' theo sơ đồ gần Ftrl.

Bản tóm tắt

Đó là đối với các hàng mà chúng tôi có cấp độ, chúng tôi cập nhật var, accum và tuyến tính như sau: $$accum_new = accum + grad * grad$$ $$linear += grad + (accum_{new}^{-lr_{power}} - accum^{-lr_{power}} / lr * var$$ $$quadratic = 1.0 / (accum_{new}^{lr_{power}} * lr) + 2 * l2$$ $$var = (sign(linear) * l1 - linear) / quadratic\ if\ |linear| > l1\ else\ 0.0$$ $$accum = accum_{new}$$

Tranh luận:

• phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
• var: Phải từ một Biến().
• tích lũy: Phải từ một Biến().
• tuyến tính: Phải từ một Biến().
• grad: Độ dốc.
• chỉ số: Một vectơ chỉ số vào chiều thứ nhất của var và accum.
• lr: Hệ số tỷ lệ. Phải là một vô hướng.
• l1: Chính quy hóa L1. Phải là một vô hướng.
• l2: Chính quy hóa L2. Phải là một vô hướng.
• lr_power: Hệ số tỷ lệ. Phải là một vô hướng.

Thuộc tính tùy chọn (xem Attrs ):

• use_locking: Nếu True , việc cập nhật các tensor var và accum sẽ được bảo vệ bằng khóa; mặt khác, hành vi không được xác định, nhưng có thể ít gây tranh cãi hơn.

Trả về:

• Output : Giống như "var".

Thuộc tính công khai

Operation operation

::tensorflow::Output out

 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
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)