tensorflow::ops::ResourceSparseApplyFtrl

#include <training_ops.h>

Обновление соответствующих записей в '*var' в соответствии со схемой Ftrl-proximal.

Краткое описание

То есть для строк, для которых у нас есть grad, мы 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 если |linear| > l1 иначе 0.0 accum = accum_new

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• var: Должен быть из Variable().
• accum: Должен быть из Variable().
• linear: Должен быть из Variable().
• grad: Градиент.
• indices: Вектор индексов в первом измерении var и accum.
• lr: Коэффициент масштабирования. Должен быть скалярным.
• l1: L1-регуляризация. Должен быть скалярным.
• l2: L2-регуляризация. Должен быть скалярным.
• lr_power: Коэффициент масштабирования. Должен быть скалярным.

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

• use_locking: Если True, обновление тензоров var и accum будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может проявлять меньшую конкуренцию.

Возвращает:

• созданный Operation

Публичные атрибуты

Operation operation

Публичные функции

 ResourceSparseApplyFtrl(
  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 lr_power
)

 ResourceSparseApplyFtrl(
  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 lr_power,
  const ResourceSparseApplyFtrl::Attrs & attrs
)

operator::tensorflow::Operation() const 

Публичные статические функции

Attrs MultiplyLinearByLr(
  bool x
)

Attrs UseLocking(
  bool x
)