テンソルフロー::作戦:: SparseApplyFtrlV2

#include <training_ops.h>

Ftrl-proximal スキームに従って、「*var」内の関連エントリを更新します。

まとめ

つまり、grad がある行については、var、accum、linear を次のように更新します。 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 二次 = 1.0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (sign(linear) * l1 - 線形) / 二次 if |linear| > l1 else 0.0 accum = accum_new

引数:

  • スコープ:スコープオブジェクト
  • var: Variable() から取得する必要があります。
  • accum: Variable() から取得する必要があります。
  • Linear: Variable() から取得する必要があります。
  • grad: グラデーション。
  • indices: var と accum の最初の次元へのインデックスのベクトル。
  • lr: スケーリング係数。スカラーでなければなりません。
  • l1: L1 正則化。スカラーでなければなりません。
  • l2: L2 収縮正則化。スカラーでなければなりません。
  • lr_power: スケーリング係数。スカラーでなければなりません。

オプションの属性 ( Attrsを参照):

  • use_locking: Trueの場合、var テンソルと accum テンソルの更新はロックによって保護されます。それ以外の場合、動作は未定義ですが、競合が少なくなる可能性があります。

戻り値:

  • Output : 「var」と同じ。

コンストラクターとデストラクター

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)

パブリック属性

operation
out

公共機能

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

パブリック静的関数

MultiplyLinearByLr (bool x)
UseLocking (bool x)

構造体

tensorflow:: ops:: SparseApplyFtrlV2:: Attrs

SparseApplyFtrlV2のオプションの属性セッター。

パブリック属性

手術

Operation operation

::tensorflow::Output out

公共機能

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
)

ノード

::tensorflow::Node * node() const 

演算子::tensorflow::入力

 operator::tensorflow::Input() const 

演算子::tensorflow::出力

 operator::tensorflow::Output() const 

パブリック静的関数

Lrによる乗算線形

Attrs MultiplyLinearByLr(
  bool x
)

ロックを使用する

Attrs UseLocking(
  bool x
)