ResourceSparseApplyProximalAdagrad

genel son sınıf ResourceSparseApplyProximalAdagrad

FOBOS algoritmasına göre '*var' ve '*accum' içindeki seyrek güncelleme girişleri.

Yani grad yaptığımız satırlar için var ve accum'u şu şekilde güncelliyoruz: accum += grad grad prox_v = var prox_v -= lr grad (1 / sqrt(accum)) var =sign(prox_v)/(1+lr l2 ) maksimum{|prox_v|-lr l1,0}

İç İçe Sınıflar

sınıf

ResourceSparseApplyProximalAdagrad.Options

ResourceSparseApplyProximalAdagrad için isteğe bağlı özellikler

Sabitler

Sicim

OP_NAME

Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Genel Yöntemler

static <T, TType'ı genişletir > ResourceSparseApplyProximalAdagrad	create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <?> var, İşlenen <?> accum, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> l1, İşlenen <T> l2, İşlenen <T> grad, İşlenen <? extends TNumber > indeksler, Seçenekler ... seçenekler) Yeni bir ResourceSparseApplyProximalAdagrad işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
statik ResourceSparseApplyProximalAdagrad.Options	useLocking (Boolean useLocking)

Kalıtsal Yöntemler

org.tensorflow.op.RawOp sınıfından

son boole değeri	eşittir (Nesne nesnesi)
son int	hash kodu ()
Operasyon	işlem () Bu hesaplama birimini tek bir Operation olarak döndürün.
son Dize	toString ()

Java.lang.Object sınıfından

boolean	eşittir (Nesne arg0)
son Sınıf<?>	getClass ()
int	hash kodu ()
son boşluk	bildir ()
son boşluk	tümünü bildir ()
Sicim	toString ()
son boşluk	bekle (uzun arg0, int arg1)
son boşluk	bekle (uzun arg0)
son boşluk	Beklemek ()

org.tensorflow.op.Op arayüzünden

özet Yürütme Ortamı	env () Bu operasyonun oluşturulduğu yürütme ortamını döndürün.
soyut Operasyon	işlem () Bu hesaplama birimini tek bir Operation olarak döndürün.

Sabitler

genel statik son Dize OP_NAME

Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Sabit Değer: "ResourceSparseApplyProximalAdagrad"

Genel Yöntemler

public static ResourceSparseApplyProximalAdagrad create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <?> var, İşlenen <?> accum, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> l1, İşlenen <T> l2, İşlenen <T> grad, İşlenen <? extends TNumber > endeksler, Seçenekler... seçenekler)

Yeni bir ResourceSparseApplyProximalAdagrad işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.

Parametreler

kapsam	mevcut kapsam
var	Bir Variable()'dan olmalıdır.
birikim	Bir Variable()'dan olmalıdır.
IR	Öğrenme oranı. Bir skaler olmalı.
l1	L1 düzenlemesi. Bir skaler olmalı.
l2	L2 düzenlemesi. Bir skaler olmalı.
mezun	Gradyan.
endeksler	var ve accum'un birinci boyutuna ait indekslerin bir vektörü.
seçenekler	isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır

İadeler

• ResourceSparseApplyProximalAdagrad'ın yeni bir örneği

public static ResourceSparseApplyProximalAdagrad.Seçenekler useLocking (Boolean useLocking)

Parametreler

KullanımKilitleme	True ise var ve accum tensörlerinin güncellenmesi bir kilitle korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır ancak daha az çekişme sergileyebilir.