тензорный поток :: ops :: ResourceApplyFtrl

Обновить '* var' по схеме Ftrl-проксимально.

Резюме

аккумулятор_новый = аккумулятор + град * град линейный + = град - (аккумулятор_новый ^ (- lr_power) - аккумулятор ^ (- lr_power)) / lr * var quadratic = 1.0 / (аккумулятор_new ^ (lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (знак (линейный) * l1 - линейный) / квадратичный, если | линейный | > l1 иначе 0.0 аккумулятор = аккумулятор_новый

Аргументы:

• scope: объект Scope
• var: должно быть из переменной ().
• Накопление: должно быть из переменной ().
• linear: должно быть из переменной ().
• grad: градиент.
• lr: коэффициент масштабирования. Должен быть скаляр.
• l1: регуляризация L1. Должен быть скаляр.
• l2: L2 регуляризация. Должен быть скаляр.
• lr_power: коэффициент масштабирования. Должен быть скаляр.

Необязательные атрибуты (см. Attrs ):

• use_locking: Если True , обновление тензоров переменных и аккумуляторов будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может вызывать меньше конфликтов.

Возврат:

• созданная Operation

Публичные атрибуты

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 MultiplyLinearByLr(
  bool x
)

Attrs UseLocking(
  bool x
)