Spec-Zone.ru › TensorFlow

tf.raw_ops.ResourceApplyFtrlV2

Обновляет '*var' по схеме Ftrl-proximal.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

Для получения дополнительной информации см. Руководство по миграции.

tf.compat.v1.raw_ops.ResourceApplyFtrlV2

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 Tensor типа resource. Должен быть из Variable().
accum Объект Tensor типа resource. Должен быть из Variable().
linear Объект Tensor типа resource. Должен быть из Variable().
grad Объект Tensor. Должен быть одного из следующих типов: 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. Множитель масштабирования. Должен быть скаляром.
l1 Объект Tensor. Должен иметь тот же тип, что и grad. Регуляризация L1. Должен быть скаляром.
l2 Объект Tensor. Должен иметь тот же тип, что и grad. Регуляризация сжатия L2. Должен 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. Множитель масштабирования. Должен быть скаляром.
use_locking Необязательный объект bool. По умолчанию False. Если True, обновление тензоров var и accum будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может быть менее конкурирующим.
multiply_linear_by_lr Необязательный объект bool. По умолчанию False.
name Имя операции (необязательно).
Возвращаемое значение
Созданная операция.

© 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

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API