tensorflow:: ops:: SparseApplyFtrl

#include <training_ops.h>

Ftrl-proximal योजना के अनुसार '*var' में संबंधित प्रविष्टियों को अपडेट करें।

सारांश

यानी जिन पंक्तियों के लिए हमारे पास ग्रेडिएंट है, हम वैरिएबल, एक्यूमुलेशन और लीनियर वैल्यू को निम्नानुसार अपडेट करते हैं:

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

तर्क:

  • स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
  • var: यह एक Variable() से होना चाहिए।
  • संचय: यह एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
  • लीनियर: यह एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
  • ग्रेड: प्रवणता।
  • सूचकांक: var और accum के पहले आयाम में सूचकांकों का एक सदिश।
  • lr: स्केलिंग फैक्टर। यह एक स्केलर होना चाहिए।
  • l1: L1 नियमितीकरण। यह एक अदिश राशि होनी चाहिए।
  • l2: L2 नियमितीकरण। यह एक अदिश राशि होनी चाहिए।
  • lr_power: स्केलिंग फैक्टर। यह एक स्केलर होना चाहिए।

वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs ):

  • use_locking: यदि True , तो var और accum टेंसरों का अद्यतन एक लॉक द्वारा सुरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम टकराव प्रदर्शित कर सकता है।

प्रतिफल:

  • Output : "var" के समान।

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर

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)

सार्वजनिक विशेषताएँ

operation
out

सार्वजनिक समारोह

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

सार्वजनिक स्थैतिक फ़ंक्शन

MultiplyLinearByLr (bool x)
UseLocking (bool x)

संरचनाएँ

टेन्सरफ्लो::ऑप्स::स्पार्सअप्लाईएफटीआरएल::एट्रिब्यूट्स

SparseApplyFtrl के लिए वैकल्पिक विशेषता निर्धारक।

सार्वजनिक विशेषताएँ

संचालन 

Operation operation

बाहर 

::tensorflow::Output out

सार्वजनिक समारोह

स्पार्सअप्लाईएफटीआरएल 

 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
)

स्पार्सअप्लाईएफटीआरएल 

 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
)

नोड 

::tensorflow::Node * node() const

ऑपरेटर::टेन्सरफ्लो::इनपुट 

 operator::tensorflow::Input() const

ऑपरेटर::टेन्सरफ्लो::आउटपुट 

 operator::tensorflow::Output() const

सार्वजनिक स्थैतिक फ़ंक्शन

MultiplyLinearByLr 

Attrs MultiplyLinearByLr(
  bool x
)

यूज़लॉकिंग 

Attrs UseLocking(
  bool x
)