тензорный поток:: опс:: ПрименитьFtrlV2

Обновите '*var' по схеме Ftrl-proximal.

Краткое содержание

grad_with_shrinkage = град + 2 * l2_shrinkage * var accum_new = аккум + град * град линейный += grad_with_shrinkage - (accum_new^(-lr_power) - accum^(-lr_power)) / lr * var квадратичная = 1.0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (знак(линейный) * l1 - линейный)/квадратичный, если |линейный| > l1 еще 0,0 аккум = аккум_новый

Аргументы:

• область: объект области.
• var: Должно быть из переменной().
• accum: Должно быть из переменной().
• линейный: должен быть из переменной().
• град: Градиент.
• lr: коэффициент масштабирования. Должно быть скаляр.
• l1: регуляризация L1. Должно быть скаляр.
• l2: Регуляризация усадки L2. Должно быть скаляр.
• lr_power: Коэффициент масштабирования. Должно быть скаляр.

Необязательные атрибуты (см. Attrs ):

• use_locking: если True , обновление тензоров var и accum будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может вызывать меньше конфликтов.

Возврат:

• Output : То же, что и «var».

Публичные атрибуты

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 MultiplyLinearByLr(
  bool x
)

Attrs UseLocking(
  bool x
)