tensorflow::ops::SparseApplyFtrlV2
#include <training_ops.h>
Обновляет соответствующие записи в '*var' согласно схеме FTRL-проксимального градиентного спуска.
Сводка
Для строк, для которых имеется grad, переменные var, accum и linear обновляются следующим образом: 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 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
Аргументы:
- scope: объект Scope
- var: Должна быть создана с помощью Variable().
- accum: Должна быть создана с помощью Variable().
- linear: Должна быть создана с помощью Variable().
- grad: Градиент.
- indices: Вектор индексов в первом измерении var и accum.
- lr: Коэффициент масштабирования. Должен быть скаляром.
- l1: Регуляризация L1. Должна быть скаляром.
- l2: Регуляризация с усадкой L2. Должна быть скаляром.
- lr_power: Коэффициент масштабирования. Должен быть скаляром.
Необязательные атрибуты (см. Attrs):
- use_locking: Если
True, обновление тензоров var и accum будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может наблюдаться меньшая конкуренция за ресурсы.
Возвращает:
-
Output: То же, что и "var".
| Конструкторы и деструкторы | |
|---|---|
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) |
| Открытые атрибуты | |
|---|---|
operation | |
out | |
| Открытые функции | |
|---|---|
node() const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input() const | |
operator::tensorflow::Output() const | |
| Открытые статические функции | |
|---|---|
MultiplyLinearByLr(bool x) | |
UseLocking(bool x) | |
| Структуры | |
|---|---|
| tensorflow::ops::SparseApplyFtrlV2::Attrs | Методы задания необязательных атрибутов для SparseApplyFtrlV2. |
Открытые атрибуты
operation
Operation operation
out
::tensorflow::Output out
Открытые функции
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 )
node
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input
operator::tensorflow::Input() const
operator::tensorflow::Output
operator::tensorflow::Output() const
Открытые статические функции
MultiplyLinearByLr
Attrs MultiplyLinearByLr( bool x )
UseLocking
Attrs UseLocking( bool x )
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/sparse-apply-ftrl-v2