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

tensorflow :: ops :: Seyrek UygulaFtrl

#include <training_ops.h>

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

Özet

Yani, not verdiğimiz satırlar için var, akümül ve doğrusal'ı şu şekilde güncelliyoruz:

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

Argümanlar:

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

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)

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 :: SparseApplyFtrl :: Attrs

SparseApplyFtrl için isteğe bağlı öznitelik ayarlayıcıları.

Genel özellikler

operasyon

Operation operation

dışarı

::tensorflow::Output out

Kamusal işlevler

Seyrek UygulaFtrl

 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
)

Seyrek UygulaFtrl

 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
)

düğüm

::tensorflow::Node * node() const

operator :: tensorflow :: Girdi

 operator::tensorflow::Input() const

operator :: tensorflow :: Çıktı

 operator::tensorflow::Output() const

Genel statik işlevler

Kullanım Kilitleme

Attrs UseLocking(
  bool x
)