tensorflow::ops::ApplyFtrlV2
#include <training_ops.h>
Обновление '*var' в соответствии со схемой Ftrl-proximal.
Краткое описание
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 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.
- lr: Коэффициент масштабирования. Должен быть скалярным.
- l1: Регуляризация L1. Должен быть скалярным.
- l2: Регуляризация сжатия L2. Должен быть скалярным.
- lr_power: Коэффициент масштабирования. Должен быть скалярным.
Дополнительные атрибуты (см. Attrs):
- use_locking: Если
True, обновление тензоров var и accum будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может иметь меньшую конкуренцию.
Возвращает:
-
Output: Идентично "var".
| Конструкторы и деструкторы | |
|---|---|
ApplyFtrlV2(const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input linear, ::tensorflow::Input grad, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input l1, ::tensorflow::Input l2, ::tensorflow::Input l2_shrinkage, ::tensorflow::Input lr_power) | |
ApplyFtrlV2(const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input linear, ::tensorflow::Input grad, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input l1, ::tensorflow::Input l2, ::tensorflow::Input l2_shrinkage, ::tensorflow::Input lr_power, const ApplyFtrlV2::Attrs & attrs) |
| Публичные атрибуты | |
|---|---|
operation | |
out | |
| Публичные функции | |
|---|---|
node() const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input() const | |
operator::tensorflow::Output() const | |
| Публичные статические функции | |
|---|---|
MultiplyLinearByLr(bool x) | |
UseLocking(bool x) | |
| Структуры | |
|---|---|
| tensorflow::ops::ApplyFtrlV2::Attrs | Дополнительные атрибуты для ApplyFtrlV2. |
Публичные атрибуты
operation
Operation operation
out
::tensorflow::Output out
Публичные функции
ApplyFtrlV2
ApplyFtrlV2( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input linear, ::tensorflow::Input grad, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input l1, ::tensorflow::Input l2, ::tensorflow::Input l2_shrinkage, ::tensorflow::Input lr_power )
ApplyFtrlV2
ApplyFtrlV2( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input linear, ::tensorflow::Input grad, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input l1, ::tensorflow::Input l2, ::tensorflow::Input l2_shrinkage, ::tensorflow::Input lr_power, const ApplyFtrlV2::Attrs & attrs )
node
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input
operator::tensorflow::Input() const
operator::tensorflow::Output
operator::tensorflow::Output() const
Публичные статические функции
Умножение линейной части на lr
Attrs MultiplyLinearByLr( bool x )
Использование блокировки
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/versions/r2.9/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/apply-ftrl-v2