Entradas de atualização esparsas em '*var' e '*accum' de acordo com o algoritmo FOBOS.
Isso é para linhas para as quais temos grad, atualizamos var e accum da seguinte forma: accum += grad grad prox_v = var prox_v -= lr grad (1 / sqrt(accum)) var = sign(prox_v)/(1+lr l2 ) máx{|prox_v|-lr l1,0}
Classes aninhadas
aula | ResourceSparseApplyProximalAdagrad.Options | Atributos opcionais para ResourceSparseApplyProximalAdagrad |
Constantes
Corda | OP_NAME | O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow |
Métodos Públicos
estático <T estende TType > ResourceSparseApplyProximalAdagrad | |
ResourceSparseApplyProximalAdagrad.Options estático | useLocking (booleano useLocking) |
Métodos herdados
Constantes
String final estática pública OP_NAME
O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow
Métodos Públicos
public static ResourceSparseApplyProximalAdagrad create ( Escopo escopo , Operando <?> var, Operando <?> accum, Operando <T> lr, Operando <T> l1, Operando <T> l2, Operando <T> grad, Operando <? estende TNumber > índices, opções... opções)
Método de fábrica para criar uma classe que agrupa uma nova operação ResourceSparseApplyProximalAdagrad.
Parâmetros
escopo | escopo atual |
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var | Deve ser de uma variável(). |
acumular | Deve ser de uma variável(). |
lr | Taxa de Aprendizagem. Deve ser um escalar. |
l1 | Regularização L1. Deve ser um escalar. |
l2 | Regularização L2. Deve ser um escalar. |
graduado | O gradiente. |
índices | Um vetor de índices na primeira dimensão de var e accum. |
opções | carrega valores de atributos opcionais |
Devoluções
- uma nova instância de ResourceSparseApplyProximalAdagrad
public static ResourceSparseApplyProximalAdagrad.Options useLocking (booleano useLocking)
Parâmetros
useLocking | Se for True, a atualização dos tensores var e accum será protegida por um bloqueio; caso contrário, o comportamento será indefinido, mas poderá apresentar menos contenção. |
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