tensorflow::ops::ResourceSparseApplyFtrlV2

Atualize as entradas relevantes em '*var' de acordo com o esquema Ftrl-proximal.

Resumo

Para as linhas em que temos o gradiente, atualizamos a variável, o acumulador e o linear da seguinte forma: grad_with_shrinkage = grad + 2 * l2_shrinkage * var accum_new = accum + grad_with_shrinkage * grad_with_shrinkage 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

Argumentos:

• escopo: Um objeto de escopo
• var: Deve ser proveniente de uma variável().
• accum: Deve ser proveniente de uma variável().
• linear: Deve ser proveniente de uma variável().
• grad: O gradiente.
• índices: Um vetor de índices na primeira dimensão de var e accum.
• lr: Fator de escala. Deve ser um escalar.
• l1: Regularização L1. Deve ser um escalar.
• l2: Regularização de encolhimento L2. Deve ser um escalar.
• lr_power: Fator de escala. Deve ser um escalar.

Atributos opcionais (ver Attrs ):

• use_locking: Se True , a atualização dos tensores var e accum será protegida por um bloqueio; caso contrário, o comportamento é indefinido, mas pode apresentar menos contenção.

Devoluções:

• a Operation criada

Atributos públicos

Operation operation

 ResourceSparseApplyFtrlV2(
  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
)

 ResourceSparseApplyFtrlV2(
  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 ResourceSparseApplyFtrlV2::Attrs & attrs
)

 operator::tensorflow::Operation() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)