יום הקהילה ML הוא 9 בנובמבר! הצטרפו אלינו עדכונים מ- TensorFlow, JAX, ועוד למידע נוסף

זרימת טנסור :: אופ :: SparseApplyFtrl

#include <training_ops.h>

עדכן ערכים רלוונטיים ב- '* var' בהתאם לתכנית Ftrl-proximal.

סיכום

כלומר עבור שורות שיש לנו דרוג עבורן, אנו מעדכנים var, accum ו- linear כדלקמן:

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

טענות:

  • היקף: אובייקט Scope
  • var: צריך להיות מתוך משתנה ().
  • accum: צריך להיות מתוך משתנה ().
  • לינארי: צריך להיות מתוך משתנה ().
  • דרגה: השיפוע.
  • מדדים: וקטור של מדדים למימד הראשון של var ו- accum.
  • lr: גורם שינוי גודל. חייב להיות סקלרי.
  • l1: ויסות L1. חייב להיות סקלרי.
  • l2: ויסות L2. חייב להיות סקלרי.
  • lr_power: גורם שינוי גודל. חייב להיות סקלרי.

תכונות אופציונליות (ראה Attrs ):

  • use_locking: אם True , עדכון של טנסורים var ו- varum יהיה מוגן על ידי מנעול; אחרת ההתנהגות אינה מוגדרת, אך עשויה להפגין פחות מחלוקת.

החזרות:

קונסטרוקטורים ומשחתנים

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)

תכונות ציבוריות

operation
out

פונקציות ציבוריות

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

פונקציות סטטיות ציבוריות

MultiplyLinearByLr (bool x)
UseLocking (bool x)

סטרוקטורים

tensorflow :: ops :: SparseApplyFtrl :: Attrs

קובעי תכונות אופציונליים עבור SparseApplyFtrl .

תכונות ציבוריות

מבצע

Operation operation

הַחוּצָה

::tensorflow::Output out

פונקציות ציבוריות

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
)

צוֹמֶת

::tensorflow::Node * node() const 

אופרטור :: זרימת טנסור :: קלט

 operator::tensorflow::Input() const 

אופרטור :: זרימת טנסור :: פלט

 operator::tensorflow::Output() const 

פונקציות סטטיות ציבוריות

MultiplyLinearByLr

Attrs MultiplyLinearByLr(
  bool x
)

UseLocking

Attrs UseLocking(
  bool x
)