tensorflow:: ops:: SparseApplyFtrl

#include <training_ops.h>

Ftrl-প্রক্সিমাল স্কিম অনুযায়ী '*var'-এর প্রাসঙ্গিক এন্ট্রিগুলো আপডেট করুন।

সারসংক্ষেপ

অর্থাৎ, যেসব সারির জন্য আমাদের grad আছে, সেগুলোর var, accum এবং linear নিম্নোক্তভাবে আপডেট করতে হবে:

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

যুক্তি:

  • স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
  • var: Variable() থেকে আসা উচিত।
  • accum: এটি একটি Variable() থেকে আসা উচিত।
  • linear: এটি একটি Variable() থেকে আসা উচিত।
  • grad: নতিমাত্রা।
  • indices: var এবং accum-এর প্রথম ডাইমেনশনের সূচকসমূহের একটি ভেক্টর।
  • lr: স্কেলিং ফ্যাক্টর। এটি অবশ্যই একটি স্কেলার হতে হবে।
  • l1: L1 রেগুলারাইজেশন। অবশ্যই একটি স্কেলার হতে হবে।
  • l2: L2 রেগুলারাইজেশন। অবশ্যই স্কেলার হতে হবে।
  • lr_power: স্কেলিং ফ্যাক্টর। এটি অবশ্যই একটি স্কেলার হতে হবে।

ঐচ্ছিক অ্যাট্রিবিউটসমূহ (দেখুন Attrs ):

  • use_locking: যদি True , তাহলে var এবং accum টেনসরগুলোর আপডেট একটি লক দ্বারা সুরক্ষিত থাকবে; অন্যথায় এর আচরণ অনির্ধারিত, তবে এতে কনটেনশন কম হতে পারে।

ফেরত:

  • Output : "var"-এর অনুরূপ।

নির্মাতা এবং ধ্বংসকারী

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)

জনসাধারণের বৈশিষ্ট্য

operation
out

জনসাধারণের কার্যাবলী

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

পাবলিক স্ট্যাটিক ফাংশন

MultiplyLinearByLr (bool x)
UseLocking (bool x)

কাঠামো

tensorflow:: ops:: SparseApplyFtrl:: Attrs

SparseApplyFtrl-এর জন্য ঐচ্ছিক অ্যাট্রিবিউট সেটার।

জনসাধারণের বৈশিষ্ট্য

অপারেশন 

Operation operation

বাইরে 

::tensorflow::Output out

জনসাধারণের কার্যাবলী

SparseApplyFtrl 

 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 

 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
)

নোড 

::tensorflow::Node * node() const

অপারেটর::টেনসরফ্লো::ইনপুট 

 operator::tensorflow::Input() const

অপারেটর::টেনসরফ্লো::আউটপুট 

 operator::tensorflow::Output() const

পাবলিক স্ট্যাটিক ফাংশন

MultiplyLinearByLr 

Attrs MultiplyLinearByLr(
  bool x
)

ইউজলকিং 

Attrs UseLocking(
  bool x
)