aliran tensor:: operasi:: SparseApplyFtrlV2

#include <training_ops.h>

Perbarui entri yang relevan di '*var' sesuai dengan skema Ftrl-proksimal.

Ringkasan

Itu untuk baris yang memiliki grad, kami memperbarui var, accum dan linear sebagai berikut: 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 kuadrat = 1,0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (tanda(linier) * l1 - linier) / kuadrat jika |linier| > l1 lain 0,0 akumulasi = akumulasi_baru

Argumen:

  • ruang lingkup: Objek Lingkup
  • var: Harus dari Variabel().
  • accum: Harus dari Variabel().
  • linier: Harus dari Variabel().
  • lulusan: Gradien.
  • indeks: Vektor indeks ke dalam dimensi pertama var dan accum.
  • lr: Faktor penskalaan. Pasti skalar.
  • l1: Regularisasi L1. Pasti skalar.
  • l2: Regularisasi penyusutan L2. Pasti skalar.
  • lr_power: Faktor penskalaan. Pasti skalar.

Atribut opsional (lihat Attrs ):

  • use_locking: Jika True , pembaruan tensor var dan accum akan dilindungi oleh kunci; jika tidak, perilaku tersebut tidak terdefinisikan, namun mungkin menunjukkan lebih sedikit pertentangan.

Pengembalian:

  • Output : Sama seperti "var".

Konstruktor dan Destruktor

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)

Atribut publik

operation
out

Fungsi publik

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

Fungsi statis publik

MultiplyLinearByLr (bool x)
UseLocking (bool x)

Struktur

tensorflow:: ops:: SparseApplyFtrlV2:: Attrs

Penyetel atribut opsional untuk SparseApplyFtrlV2 .

Atribut publik

operasi

Operation operation

keluar

::tensorflow::Output out

Fungsi publik

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
)

simpul

::tensorflow::Node * node() const

operator::tensorflow::Masukan

 operator::tensorflow::Input() const

operator::tensorflow::Keluaran

 operator::tensorflow::Output() const

Fungsi statis publik

KalikanLinearByLr

Attrs MultiplyLinearByLr(
  bool x
)

Gunakan Penguncian

Attrs UseLocking(
  bool x
)