tf.raw_ops.SparseApplyFtrl

Обновляет соответствующие записи в '*var' в соответствии со схемой Ftrl-proximal.

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы совместимости для миграции

Дополнительные сведения см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.raw_ops.SparseApplyFtrl

tf.raw_ops.SparseApplyFtrl(
    var,
    accum,
    linear,
    grad,
    indices,
    lr,
    l1,
    l2,
    lr_power,
    use_locking=False,
    multiply_linear_by_lr=False,
    name=None
)

Для строк, для которых имеются градиенты, обновляем var, accum и linear следующим образом:

\[accum_new = accum + grad * grad\]

\[linear += grad + (accum_{new}^{-lr_{power} } - accum^{-lr_{power} } / lr * var\]

\[quadratic = 1.0 / (accum_{new}^{lr_{power} } * lr) + 2 * l2\]

\[var = (sign(linear) * l1 - linear) / quadratic\ if\ |linear| > l1\ else\ 0.0\]

\[accum = accum_{new}\]

Аргументы
`var`	Изменяемый `Tensor`. Должен иметь один из следующих типов: `float32`, `float64`, `int32`, `uint8`, `int16`, `int8`, `complex64`, `int64`, `qint8`, `quint8`, `qint32`, `bfloat16`, `qint16`, `quint16`, `uint16`, `complex128`, `half`, `uint32`, `uint64`. Должен быть получен из Variable().
`accum`	Изменяемый `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `var`. Должен быть получен из Variable().
`linear`	Изменяемый `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `var`. Должен быть получен из Variable().
`grad`	`Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `var`. Градиент.
`indices`	`Tensor`. Должен иметь один из следующих типов: `int32`, `int64`. Вектор индексов первого измерения var и accum.
`lr`	`Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `var`. Коэффициент масштабирования. Должен быть скалярным значением.
`l1`	`Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `var`. Регуляризация L1. Должна быть скалярным значением.
`l2`	`Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `var`. Регуляризация L2. Должна быть скалярным значением.
`lr_power`	`Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `var`. Коэффициент масштабирования. Должен быть скалярным значением.
`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 наблюдаться меньшее количество конфликтов.
`multiply_linear_by_lr`	Необязательный `bool`. По умолчанию — `False`.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
Изменяемый `Tensor`. Имеет тот же тип, что и `var`.

© 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/SparseApplyFtrl