tf.raw_ops.SparseApplyFtrl
Обновление соответствующих записей в '*var' по схеме Ftrl-proximal.
tf.raw_ops.SparseApplyFtrl(
var, accum, linear, grad, indices, lr, l1, l2, lr_power, use_locking=False,
multiply_linear_by_lr=False, name=None
)
То есть для строк, для которых у нас есть градиент, мы обновляем var, accum и linear следующим образом:
$$accum_new = accum + grad * grad$$
$$linear += grad + (accum_{new}^{-lr_{power} } - accum^{-lr_{power} } / lr * var$$
$$quadratic = 1.0 / (accum_{new}^{lr_{power} } * lr) + 2 * l2$$
$$var = (sign(linear) * l1 - linear) / quadratic\ if\ |linear| > l1\ else\ 0.0$$
$$accum = accum_{new}$$
| Аргументы | |
|---|---|
var | Изменяемый Tensor. Должен быть одного из следующих типов: float32, float64, int32, uint8, int16, int8, complex64, int64, qint8, quint8, qint32, bfloat16, uint16, complex128, half, uint32, uint64. Должен быть из Variable(). |
accum | Изменяемый Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. Должен быть из Variable(). |
linear | Изменяемый Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. Должен быть из Variable(). |
grad | Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. Градиент. |
indices | Tensor. Должен быть одного из следующих типов: int32, int64. Вектор индексов в первое измерение var и accum. |
lr | Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. Коэффициент масштабирования. Должен быть скаляром. |
l1 | Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. L1-регуляризация. Должен быть скаляром. |
l2 | Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. L2-регуляризация. Должен быть скаляром. |
lr_power | Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. 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 проявлять меньше конфликтов. |
multiply_linear_by_lr | Необязательный bool. По умолчанию False. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
Изменяемый Tensor. Имеет тот же тип, что и var. |
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.3/api_docs/python/tf/raw_ops/SparseApplyFtrl