tensorflow:: ops:: SparseApplyFtrlV2

#include <training_ops.h>

قم بتحديث الإدخالات ذات الصلة في '*var' وفقًا لمخطط Ftrl-proximal.

ملخص

بالنسبة للصفوف التي لدينا تدرج لها، نقوم بتحديث التباين والتراكم والخطية كما يلي: grad_with_shrinkage = grad + 2 * l2_shrinkage * var accum_new = accum + grad * grad linear += grad_with_shrinkage - (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

الحجج:

  • النطاق: كائن النطاق
  • var: يجب أن يكون من نوع Variable().
  • accum: يجب أن يكون من متغير ().
  • خطي: يجب أن يكون من متغير ().
  • grad: التدرج.
  • المؤشرات: متجه من المؤشرات في البعد الأول من التباين والتراكم.
  • lr: عامل القياس. يجب أن يكون قيمة عددية.
  • l1: تنظيم L1. يجب أن يكون قيمة عددية.
  • l2: تنظيم الانكماش L2. يجب أن يكون قيمة عددية.
  • lr_power: عامل القياس. يجب أن يكون قيمة عددية.

السمات الاختيارية (انظر Attrs ):

  • استخدام القفل: إذا كانت True ، فسيتم حماية تحديث موترات var و accum بواسطة قفل؛ وإلا فإن السلوك غير محدد، ولكنه قد يُظهر تنازعًا أقل.

المرتجعات:

  • Output : نفس الناتج "var".

البناة والمدمرون

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)

السمات العامة

operation
out

الوظائف العامة

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

الدوال الثابتة العامة

MultiplyLinearByLr (bool x)
UseLocking (bool x)

الهياكل

tensorflow:: ops:: SparseApplyFtrlV2:: Attrs

أدوات تعيين السمات الاختيارية لـ SparseApplyFtrlV2 .

السمات العامة

عملية 

Operation operation

خارج 

::tensorflow::Output out

الوظائف العامة

SparseApplyFtrlV2 

 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 

 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
)

العقدة 

::tensorflow::Node * node() const

operator::tensorflow::Input 

 operator::tensorflow::Input() const

operator::tensorflow::Output 

 operator::tensorflow::Output() const

الدوال الثابتة العامة

اضرب خطيًا في Lr 

Attrs MultiplyLinearByLr(
  bool x
)

قفل الاستخدام 

Attrs UseLocking(
  bool x
)