টেনসরফ্লো :: অপস:: ResourceApplyFtrlV2

Ftrl-প্রক্সিমাল স্কিম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।

সারাংশ

grad_with_srinkage = grad + 2 * l2_srinkage * var accum_new = accum + grad_with_srinkage * grad_with_srinkage linear += grad_with_srinkage + (accum_new^(-lr_power) - accum^(-lr_power) = ^_cum (lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (চিহ্ন(রৈখিক) * l1 - রৈখিক) / দ্বিঘাত যদি |লিনিয়ার| > l1 else 0.0 accum = accum_new

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• var: একটি পরিবর্তনশীল() থেকে হওয়া উচিত।
• accum: একটি পরিবর্তনশীল() থেকে হতে হবে।
• রৈখিক: একটি পরিবর্তনশীল() থেকে হওয়া উচিত।
• grad: গ্রেডিয়েন্ট।
• lr: স্কেলিং ফ্যাক্টর। একটি স্কেলার হতে হবে।
• l1: L1 নিয়মিতকরণ। একটি স্কেলার হতে হবে।
• l2: L2 সংকোচন নিয়মিতকরণ। একটি স্কেলার হতে হবে।
• lr_power: স্কেলিং ফ্যাক্টর। একটি স্কেলার হতে হবে।

ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য (দেখুন Attrs ):

• use_locking: যদি True , var এবং accum tensors আপডেট করা একটি লক দ্বারা সুরক্ষিত হবে; অন্যথায় আচরণটি অনির্ধারিত, তবে কম বিরোধ প্রদর্শন করতে পারে।

রিটার্ন:

• সৃষ্ট Operation

পাবলিক বৈশিষ্ট্য

Operation operation

 ResourceApplyFtrlV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input linear,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input l2_shrinkage,
  ::tensorflow::Input lr_power
)

 ResourceApplyFtrlV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input linear,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input l2_shrinkage,
  ::tensorflow::Input lr_power,
  const ResourceApplyFtrlV2::Attrs & attrs
)

 operator::tensorflow::Operation() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)