tensorflow :: operaciones :: ApplyFtrlV2

Actualice '* var' de acuerdo con el esquema Ftrl-proximal.

Resumen

grad_with_shrinkage = grad + 2 * l2_shrinkage * var acum_new = acum + grad_with_shrinkage * grad_with_shrinkage linear + = grad_with_shrinkage + (acum_new ^ (- lr_power) - acum ^ (- lr_power)) / lr * var quadraticpower = 1.0 / (acum_new) ^ * lr) + 2 * l2 var = (signo (lineal) * l1 - lineal) / cuadrático si | lineal | > l1 más 0.0 acum = acum_nuevo

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• var: debe ser de una variable ().
• acum: debe ser de una variable ().
• lineal: debe ser de una variable ().
• grad: El gradiente.
• 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 (consulte Attrs ):

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

Devoluciones:

• Output : Igual que "var".

Atributos públicos

Operation operation

::tensorflow::Output out

 ApplyFtrlV2(
  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
)

 ApplyFtrlV2(
  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 ApplyFtrlV2::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)