ResourceSparseApplyProximalAdagrad

ResourceSparseApplyProximalAdagrad คลาสสุดท้ายสาธารณะ

รายการอัปเดตแบบกระจัดกระจายใน '*var' และ '*accum' ตามอัลกอริทึม FOBOS

นั่นคือสำหรับแถวที่เรามี grad เราอัปเดต var และ accum ดังนี้: accum += grad grad prox_v = var prox_v -= lr grad (1 / sqrt(accum)) var = sign(prox_v)/(1+lr l2 ) สูงสุด{|prox_v|-lr l1,0}

คลาสที่ซ้อนกัน

ระดับ

ResourceSparseApplyProximalAdagrad.Options

แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ ResourceSparseApplyProximalAdagrad

ค่าคงที่

สตริง

OP_NAME

ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow

วิธีการสาธารณะ

คงที่ <T ขยาย TType > ResourceSparseApplyProximalAdagrad	สร้าง ( ขอบเขต ขอบเขต ตัวถูกดำเนินการ <?> var, ตัว ถูกดำเนินการ <?> accum, ตัวถูกดำเนินการ <T> lr, ตัวถูก ดำเนินการ <T> l1, ตัวถูกดำเนินการ <T> l2, ตัว ถูกดำเนินการ <T> ผู้สำเร็จการศึกษา, ตัวถูกดำเนินการ <? ขยาย TNumber > ดัชนี, ตัวเลือก ... ตัวเลือก) วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ ResourceSparseApplyProximalAdagrad ใหม่
ResourceSparseApplyProximalAdagrad.Options แบบคงที่	useLocking (การใช้ล็อคแบบบูลีน)

วิธีการสืบทอด

จากคลาส org.tensorflow.op.RawOp

บูลีนสุดท้าย	เท่ากับ (วัตถุ obj)
int สุดท้าย	แฮชโค้ด ()
การดำเนินการ	สหกรณ์ () ส่งกลับหน่วยการคำนวณนี้เป็นการ Operation เดียว
สตริงสุดท้าย	toString ()

จากคลาส java.lang.Object

บูลีน	เท่ากับ (วัตถุ arg0)
คลาสสุดท้าย<?>	รับคลาส ()
ภายใน	แฮชโค้ด ()
โมฆะสุดท้าย	แจ้ง ()
โมฆะสุดท้าย	แจ้งทั้งหมด ()
สตริง	toString ()
โมฆะสุดท้าย	รอสักครู่ (ยาว arg0, int arg1)
โมฆะสุดท้าย	รอ (ยาว arg0)
โมฆะสุดท้าย	รอ ()

จากอินเทอร์เฟ ซ org.tensorflow.op.Op

บทคัดย่อ ExecutionEnvironment	สิ่งแวดล้อม () ส่งคืนสภาพแวดล้อมการดำเนินการที่ op นี้ถูกสร้างขึ้น
การดำเนินการ ที่เป็นนามธรรม	สหกรณ์ () ส่งกลับหน่วยการคำนวณนี้เป็นการ Operation เดียว

ค่าคงที่

สตริงสุดท้ายแบบคงที่สาธารณะ OP_NAME

ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow

ค่าคงที่: "ResourceSparseApplyProximalAdagrad"

วิธีการสาธารณะ

ResourceSparseApplyProximalAdagrad แบบคงที่สาธารณะ สร้าง (ขอบเขต ขอบเขต , ตัวดำเนินการ <?> var, ตัวดำเนินการ <?> accum, ตัวดำเนินการ <T> lr, ตัวดำเนินการ <T> l1, ตัวดำเนินการ <T> l2, ตัวดำเนินการ <T> ผู้สำเร็จการศึกษา, ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > ดัชนี ตัวเลือก... ตัวเลือก)

วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ ResourceSparseApplyProximalAdagrad ใหม่

พารามิเตอร์

ขอบเขต	ขอบเขตปัจจุบัน
var	ควรมาจากตัวแปร ()
สะสม	ควรมาจากตัวแปร ()
ล	อัตราการเรียนรู้ ต้องเป็นสเกลาร์
l1	การทำให้เป็นมาตรฐาน L1 ต้องเป็นสเกลาร์
l2	การทำให้เป็นมาตรฐานของ L2 ต้องเป็นสเกลาร์
ผู้สำเร็จการศึกษา	การไล่ระดับสี
ดัชนี	เวกเตอร์ของดัชนีในมิติแรกของ var และ accum
ตัวเลือก	มีค่าแอตทริบิวต์ทางเลือก

การส่งคืน

• อินสแตนซ์ใหม่ของ ResourceSparseApplyProximalAdagrad

สาธารณะ ResourceSparseApplyProximalAdagrad.Options useLocking (useLocking แบบบูลีน)

พารามิเตอร์

ใช้ล็อค	หากเป็น True การอัปเดต var และ accum tensor จะได้รับการปกป้องด้วยการล็อค มิฉะนั้นพฤติกรรมจะไม่ได้กำหนดไว้ แต่อาจแสดงความขัดแย้งน้อยลง