قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط Ftrl-proximal.
grad_with_shrinkage = grad + 2 * l2_shrinkage * فار تراكم_جديد = تراكم + grad_with_shrinkage * grad_with_shrinkage خطي += grad_with_shrinkage + (accum_new^(-lr_power) - تراكم^(-lr_power)) / lr * فار تربيعي = 1.0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (sign(linear) * l1 - خطي) / من الدرجة الثانية إذا |خطي| > l1 آخر 0.0 تراكم = تراكم_جديد
فئات متداخلة
فصل | ResourceApplyFtrl.Options | السمات الاختيارية لـ ResourceApplyFtrl |
الثوابت
خيط | OP_NAME | اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي |
الأساليب العامة
ثابت <T يمتد TType > ResourceApplyFtrl | |
ResourceApplyFtrl.Options ثابت | multiplyLinearByLr (الضرب المنطقي LinearByLr) |
ResourceApplyFtrl.Options ثابت | useLocking (استخدام منطقي منطقي) |
الطرق الموروثة
الثوابت
السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME
اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي
الأساليب العامة
إنشاء ResourceApplyFtrl ثابت عام (نطاق النطاق ، المعامل <?> var، المعامل <?> تراكم، المعامل <?> الخطي، المعامل <T> grad، المعامل <T> lr، المعامل <T> l1، المعامل <T> l2، المعامل <T> l2Shrinkage، المعامل <T> lrPower، الخيارات... الخيارات)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تلتف حول عملية ResourceApplyFtrl جديدة.
حدود
نِطَاق | النطاق الحالي |
---|---|
فار | يجب أن يكون من متغير (). |
تراكم | يجب أن يكون من متغير (). |
خطي | يجب أن يكون من متغير (). |
خريج | التدرج. |
lr | عامل التحجيم. يجب أن يكون العددية. |
l1 | تسوية L1. يجب أن يكون العددية. |
l2 | تنظيم الانكماش L2. يجب أن يكون العددية. |
lrPower | عامل التحجيم. يجب أن يكون العددية. |
خيارات | يحمل قيم السمات الاختيارية |
عائدات
- مثيل جديد من ResourceApplyFtrl
ResourceApplyFtrl.Options العام الثابت useLocking (المنطقي useLocking)
حدود
useLocking | إذا كان "صحيحًا"، فسيتم حماية تحديث موترتي var وaccum بواسطة قفل؛ وإلا فإن السلوك غير محدد، ولكنه قد يحمل قدرًا أقل من الخلاف. |
---|