'*var' ve '*accum' değerlerini Adagrad öğrenme oranıyla FOBOS'a göre güncelleyin.
accum += grad grad prox_v = var - lr grad (1 / sqrt(accum)) var =sign(prox_v)/(1+lr l2) max{|prox_v|-lr l1,0}
İç İçe Sınıflar
| sınıf | ApplyProximalAdagrad.Options | ApplyProximalAdagrad için isteğe bağlı özellikler | |
Sabitler
| Sicim | OP_NAME | Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı |
Genel Yöntemler
| Çıkış <T> | Çıkış olarak () Tensörün sembolik tutamacını döndürür. |
| static <T, TType'ı genişletir > ApplyProximalAdagrad <T> | |
| Çıkış <T> | dışarı () "Var" ile aynı. |
| statik ApplyProximalAdagrad.Options | useLocking (Boolean useLocking) |
Kalıtsal Yöntemler
Sabitler
genel statik son Dize OP_NAME
Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı
Genel Yöntemler
genel Çıkış <T> asOutput ()
Tensörün sembolik tutamacını döndürür.
TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.
public static ApplyProximalAdagrad <T> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> var, İşlenen <T> birikimi, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> l1, İşlenen <T> l2, İşlenen <T> grad, Seçenekler.. . seçenekler)
Yeni bir ApplyProximalAdagrad işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Parametreler
| kapsam | mevcut kapsam |
|---|---|
| var | Bir Variable()'dan olmalıdır. |
| birikim | Bir Variable()'dan olmalıdır. |
| IR | Ölçekleme faktörü. Bir skaler olmalı. |
| l1 | L1 düzenlemesi. Bir skaler olmalı. |
| l2 | L2 düzenlemesi. Bir skaler olmalı. |
| mezun | Gradyan. |
| seçenekler | isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır |
İadeler
- ApplyProximalAdagrad'ın yeni bir örneği
public static ApplyProximalAdagrad.Options useLocking (Boolean useLocking)
Parametreler
| KullanımKilitleme | True ise var ve accum tensörlerinin güncellenmesi bir kilitle korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır ancak daha az çekişme sergileyebilir. |
|---|