tf.raw_ops.ResourceApplyFtrlV2
Обновляет '*var' в соответствии со схемой Ftrl-proximal.
tf.raw_ops.ResourceApplyFtrlV2(
var,
accum,
linear,
grad,
lr,
l1,
l2,
l2_shrinkage,
lr_power,
use_locking=False,
multiply_linear_by_lr=False,
name=None
)
accum_new = accum + grad * grad grad_with_shrinkage = grad + 2 * l2_shrinkage * var 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
| Аргументы | |
|---|---|
var | Объект типа resource — Tensor. Должен быть получен из Variable(). |
accum | Объект типа resource — Tensor. Должен быть получен из Variable(). |
linear | Объект типа resource — Tensor. Должен быть получен из Variable(). |
grad | Объект Tensor. Допустимые типы: float32, float64, int32, uint8, int16, int8, complex64, int64, qint8, quint8, qint32, bfloat16, qint16, quint16, uint16, complex128, half, uint32, uint64. Градиент. |
lr | Объект Tensor. Должен иметь тот же тип, что и grad. Коэффициент масштабирования. Должен быть скаляром. |
l1 | Объект Tensor. Должен иметь тот же тип, что и grad. Регуляризация L1. Должна быть скаляром. |
l2 | Объект Tensor. Должен иметь тот же тип, что и grad. Регуляризация с усадкой L2. Должна быть скаляром. |
l2_shrinkage | Объект Tensor. Должен иметь тот же тип, что и grad. |
lr_power | Объект Tensor. Должен иметь тот же тип, что и grad. Коэффициент масштабирования. Должен быть скаляром. |
use_locking | Необязательный bool. По умолчанию — False. Если True, обновление тензоров var и accum будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может сопровождаться меньшей конкуренцией за ресурсы. |
multiply_linear_by_lr | Необязательный bool. По умолчанию — False. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращает | |
|---|---|
| Созданный объект Operation. |
© 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/api_docs/python/tf/raw_ops/ResourceApplyFtrlV2