tensorflow::ops::SparseApplyFtrl

#include <training_ops.h>

Обновление соответствующих записей в '*var' по схеме Ftrl-proximal.

Краткое описание

Для строк, для которых у нас есть градиент, мы обновляем var, accum и linear следующим образом:

$$accum_new = accum + grad * grad$$

$$linear += grad + (accum_{new}^{-lr_{power} } - accum^{-lr_{power} } / lr * var$$

$$quadratic = 1.0 / (accum_{new}^{lr_{power} } * lr) + 2 * l2$$

$$var = (sign(linear) * l1 - linear) / quadratic\ если\ |linear| > l1\ иначе\ 0.0$$

$$accum = accum_{new}$$

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 характеризоваться меньшей конкуренцией.

Возвращаемое значение:

Output: То же, что и "var".

Конструкторы и деструкторы
`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)`

Публичные атрибуты
`operation`	`Operation`
`out`	`::tensorflow::Output`

Публичные функции
`node() const`	`::tensorflow::Node *`
`operator::tensorflow::Input() const`
`operator::tensorflow::Output() const`

Публичные статические функции
`MultiplyLinearByLr(bool x)`	`Attrs`
`UseLocking(bool x)`	`Attrs`

Структуры
tensorflow::ops::SparseApplyFtrl::Attrs	Необязательные устанавливатели атрибутов для SparseApplyFtrl.

Публичные атрибуты

operation

Operation operation

out

::tensorflow::Output out

Публичные функции

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
)

node

::tensorflow::Node * node() const

operator::tensorflow::Input

operator::tensorflow::Input() const

operator::tensorflow::Output

operator::tensorflow::Output() const

Публичные статические функции

MultiplyLinearByLr

Attrs MultiplyLinearByLr(
  bool x
)

UseLocking

Attrs UseLocking(
  bool x
)

© 2020 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/versions/r2.4/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/sparse-apply-ftrl