Google I/O'yu ayarladığınız için teşekkür ederiz. İsteğe bağlı olarak tüm oturumları görüntüleyin İsteğe bağlı olarak izleyin

tensorflow :: ops :: SeyrekUygulamaFtrlV2

#include <training_ops.h>

Ftrl proksimal şemasına göre '* var' içindeki ilgili girişleri güncelleyin.

Özet

Yani, derecelendirdiğimiz satırlar için var, birik ve lineer'i şu şekilde güncelliyoruz: grad_with_shrinkage = grad + 2 * l2_shrinkage * var birik_new = birik + grad_with_shrinkage * grad_with_shrinkage linear + = grad_with_shrinkage + (aküm_new ^ (- lr_power) - birik ^ (-lr_power)) / lr * var kuadratik = 1.0 / (birikimli ^ (lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (işaret (doğrusal) * l1 - doğrusal) / ikinci dereceden eğer | doğrusal | > l1 else 0.0 biriktirme = birik_yeni

Argümanlar:

  • kapsam: Bir Scope nesnesi
  • var: Bir Değişken () 'den olmalıdır.
  • birikim: Bir Değişken () 'den olmalıdır.
  • doğrusal: Bir Değişken'den () olmalıdır.
  • grad: Gradyan.
  • indisler: var ve akümül'ün ilk boyutundaki indislerin bir vektörü.
  • lr: Ölçekleme faktörü. Skaler olmalı.
  • l1: L1 düzenlenmesi. Skaler olmalı.
  • l2: L2 büzülme düzenlenmesi. Skaler olmalı.
  • lr_power: Ölçekleme faktörü. Skaler olmalı.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

  • use_locking: True ise, var ve akümülörlerin güncellenmesi bir kilit ile korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır, ancak daha az çekişme gösterebilir.

İadeler:

Yapıcılar ve Yıkıcılar

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)

Genel özellikler

operation
out

Kamusal işlevler

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

Genel statik işlevler

UseLocking (bool x)

Yapılar

tensorflow :: ops :: SparseApplyFtrlV2 :: Attrs

SparseApplyFtrlV2 için isteğe bağlı öznitelik ayarlayıcıları.

Genel özellikler

operasyon

Operation operation

dışarı

::tensorflow::Output out

Kamusal işlevler

SeyrekUygulamaFtrlV2

 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
)

Seyrek UygulaFtrlV2

 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
)

düğüm

::tensorflow::Node * node() const

operator :: tensorflow :: Girdi

 operator::tensorflow::Input() const

operator :: tensorflow :: Çıktı

 operator::tensorflow::Output() const

Genel statik işlevler

KullanımKilitleme

Attrs UseLocking(
  bool x
)