tensorflow::ops::SparseApplyFtrl

#include <training_ops.h>

Обновление соответствующих записей в '*var' в соответствии со схемой Ftrl-proximal.

Краткое описание

То есть для строк, для которых у нас есть grad, мы обновляем var, accum и linear следующим образом: $$accum_new = accum + grad * grad$$ $$linear += grad + (accum_{new}^{-lr_{power}} - accum^{-lr_{power}} / lr * var$$ $$quadratic = 1.0 / (accum_{new}^{lr_{power}} * lr) + 2 * l2$$ $$var = (sign(linear) * l1 - linear) / quadratic\ if\ |linear| > l1\ else\ 0.0$$ $$accum = accum_{new}$$

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• var: Должен быть получен из Variable().
• accum: Должен быть получен из Variable().
• linear: Должен быть получен из Variable().
• grad: Градиент.
• indices: Вектор индексов в первом измерении var и accum.
• lr: Коэффициент масштабирования. Должен быть скаляром.
• l1: L1-регуляризация. Должен быть скаляром.
• l2: L2-регуляризация. Должен 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 быть меньше конкуренции.

Возвращает:

• Output: То же, что и "var".

Публичные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output out

Публичные функции

 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
)

::tensorflow::Node * node() const 

operator::tensorflow::Input() const 

operator::tensorflow::Output() const 

Публичные статические функции

Attrs UseLocking(
  bool x
)