flux tensoriel : : opérations : : ResourceSparseApplyFtrl

#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, accumulé et linéaire comme suit : accum_new = accum + grad * grad Linear += grad - (accum_new^(-lr_power) - accum^(-lr_power)) / lr * var quadratique = 1,0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (signe (linéaire) * l1 - linéaire) / quadratique si |linéaire| > l1 sinon 0,0 cumul = accum_new

Arguments:

  • scope : un objet Scope
  • var : doit provenir d'une variable ().
  • cumul : doit provenir d'une variable ().
  • linéaire : doit provenir d’une variable().
  • grad : Le dégradé.
  • indices : Un vecteur d'indices dans la première dimension de var et cumul.
  • lr : facteur d’échelle. Ça doit être un scalaire.
  • l1 : régularisation L1. Ça doit être un scalaire.
  • l2 : régularisation L2. Ça doit être un scalaire.
  • lr_power : facteur d'échelle. Ça 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:

Constructeurs et Destructeurs

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)

Attributs publics

operation

Fonctions publiques

operator::tensorflow::Operation () const

Fonctions statiques publiques

UseLocking (bool x)

Structures

tensorflow : ops : ResourceSparseApplyFtrl : Attrs

Setters d'attributs facultatifs pour ResourceSparseApplyFtrl .

Attributs publics

opération

Operation operation

Fonctions publiques

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
)

opérateur :: tensorflow :: Opération

 operator::tensorflow::Operation() const 

Fonctions statiques publiques

UtiliserVerrouillage

Attrs UseLocking(
  bool x
)