SparseApplyProximalAdagrad

パブリック最終クラスSparseApplyProximalAdagrad

FOBOS アルゴリズムに従って、'*var' および '*accum' 内のスパース更新エントリ。

つまり、grad がある行については、次のように var と accum を更新します。 $$accum += grad grad$$$$prox_v = var$$$$prox_v -= lr grad (1 / sqrt(accum))$$$$var = sign(prox_v)/(1+lrl2) max{|prox_v|-lrl1,0}$$

ネストされたクラス

クラスSparseApplyProximalAdagrad.Options SparseApplyProximalAdagradのオプションの属性

定数

弦OP_NAME TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

パブリックメソッド

出力<T>
asOutput ()
テンソルのシンボリック ハンドルを返します。
static <T extends TType > SparseApplyProximalAdagrad <T>
create (スコープscope,オペランド<T> var,オペランド<T> accum,オペランド<T> lr,オペランド<T> l1,オペランド<T> l2,オペランド<T> grad,オペランド<? extends TNumber > インデックス,オプション...オプション)
新しい SparseApplyProximalAdagrad オペレーションをラップするクラスを作成するファクトリ メソッド。
出力<T>
外（）
「var」と同じです。
静的SparseApplyProximalAdagrad.Options
useLocking (ブール型 useLocking)

継承されたメソッド

定数

パブリック静的最終文字列OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

定数値: "SparseApplyProximalAdagrad"

パブリックメソッド

public Output <T> asOutput ()

テンソルのシンボリック ハンドルを返します。

TensorFlow オペレーションへの入力は、別の TensorFlow オペレーションの出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリック ハンドルを取得するために使用されます。

public static SparseApplyProximalAdagrad <T> create (スコープscope,オペランド<T> var,オペランド<T> accum,オペランド<T> lr,オペランド<T> l1,オペランド<T> l2,オペランド<T> grad,オペランド<? TNumber > インデックス、オプション...オプションを拡張します)

新しい SparseApplyProximalAdagrad オペレーションをラップするクラスを作成するファクトリ メソッド。

パラメーター
範囲現在のスコープ
変数Variable() から取得する必要があります。
蓄積Variable() から取得する必要があります。
lr学習率。スカラーでなければなりません。
l1 L1 正則化。スカラーでなければなりません。
l2 L2 正則化。スカラーでなければなりません。
卒業生グラデーション。
インデックスvar と accum の最初の次元へのインデックスのベクトル。
オプションオプションの属性値を持ちます
戻り値
  • SparseApplyProximalAdagrad の新しいインスタンス

public出力<T> out ()

「var」と同じです。

public static SparseApplyProximalAdagrad.Options useLocking (Boolean useLocking)

パラメーター
使用ロックTrue の場合、var テンソルと accum テンソルの更新はロックによって保護されます。それ以外の場合、動作は未定義ですが、競合が少なくなる可能性があります。