flujo tensor:: operaciones:: ResourceSparseApplyFtrlV2

Actualice las entradas relevantes en '*var' según el esquema Ftrl-proximal.

Resumen

Es decir, para las filas para las que tenemos grad, actualizamos var, accum y lineal de la siguiente manera: grad_with_shrinkage = grad + 2 * l2_shrinkage * var accum_new = accum + grad_with_shrinkage * grad_with_shrinkage lineal += grad_with_shrinkage + (accum_new^(-lr_power) - accum^ (-lr_power)) / lr * var cuadrático = 1.0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (signo(lineal) * l1 - lineal) / cuadrático si |lineal| > l1 más 0.0 accum = accum_new

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• var: debe ser de una variable().
• accum: Debe ser de una Variable().
• lineal: debe ser de una variable ().
• grad: El gradiente.
• índices: Un vector de índices en la primera dimensión de var y accum.
• lr: Factor de escala. Debe ser un escalar.
• l1: regularización L1. Debe ser un escalar.
• l2: Regularización de la contracción L2. Debe ser un escalar.
• lr_power: factor de escala. Debe ser un escalar.

Atributos opcionales (ver Attrs ):

• use_locking: si es True , la actualización de los tensores var y accum estará protegida por un bloqueo; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede presentar menos contención.

Devoluciones:

• la Operation creada

Atributos públicos

Operation operation

 ResourceSparseApplyFtrlV2(
  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 l2_shrinkage,
  ::tensorflow::Input lr_power
)

 ResourceSparseApplyFtrlV2(
  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 l2_shrinkage,
  ::tensorflow::Input lr_power,
  const ResourceSparseApplyFtrlV2::Attrs & attrs
)

 operator::tensorflow::Operation() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)