tf.raw_ops.ResourceApplyFtrl
Обновление '*var' в соответствии со схемой Ftrl-proximal.
tf.raw_ops.ResourceApplyFtrl(
var, accum, linear, grad, lr, l1, l2, lr_power, use_locking=False,
multiply_linear_by_lr=False, name=None
)
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 | |
|---|---|
var | Переменная типа resource. Должна быть получена из Variable(). |
accum | Переменная типа resource. Должна быть получена из Variable(). |
linear | Переменная типа resource. Должна быть получена из Variable(). |
grad | Тип Tensor. Должен быть одним из следующих типов: float32, float64, int32, uint8, int16, int8, complex64, int64, qint8, quint8, qint32, bfloat16, uint16, complex128, half, uint32, uint64. Градиент. |
lr | Значение типа Tensor. Должно иметь тот же тип, что и grad. Коэффициент масштабирования. Должен быть скалярным. |
l1 | Значение типа Tensor. Должно иметь тот же тип, что и grad. L1-регуляризация. Должен быть скалярным. |
l2 | Значение типа Tensor. Должно иметь тот же тип, что и grad. L2-регуляризация. Должен быть скалярным. |
lr_power | Значение типа Tensor. Должно иметь тот же тип, что и grad. Коэффициент масштабирования. Должен быть скалярным. |
use_locking | Необязательный bool. По умолчанию False. Если True, обновление тензоров var и accum будет защищено блокировкой; в противном случае поведение неопределено, но может демонстрировать меньшую конкуренцию. |
multiply_linear_by_lr | Необязательный bool. По умолчанию False. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
| Созданная операция. |
© 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/r2.4/api_docs/python/tf/raw_ops/ResourceApplyFtrl
