tensorflow ：： ops ：： ResourceApplyFtrl

Ftrl-proximalスキームに従って「* var」を更新します。

概要

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）/二次if | linear | > l1 else 0.0 accum = accum_new

引数：

• スコープ：スコープオブジェクト
• var：Variable（）からのものである必要があります。
• accum：Variable（）からのものである必要があります。
• linear：Variable（）からのものである必要があります。
• grad：グラデーション。
• lr：スケーリング係数。スカラーである必要があります。
• l1：L1正規化。スカラーである必要があります。
• l2：L2正規化。スカラーである必要があります。
• lr_power：倍率。スカラーである必要があります。

オプションの属性（参照Attrs ）：

• use_locking： True場合、varテンソルとaccumテンソルの更新はロックによって保護されます。それ以外の場合、動作は定義されていませんが、競合が少なくなる可能性があります。

戻り値：

• 作成されたOperation

パブリック属性

Operation operation

 ResourceApplyFtrl(
  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 lr_power
)

 ResourceApplyFtrl(
  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 lr_power,
  const ResourceApplyFtrl::Attrs & attrs
)

 operator::tensorflow::Operation() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)