tensoreflusso:: ops:: SparseApplyProximalAdagrad

#include <training_ops.h>

Voci di aggiornamento sparse in '*var' e '*accum' secondo l'algoritmo FOBOS.

Riepilogo

Questo è per le righe per le quali abbiamo grad, aggiorniamo var e accum come segue: $$accum += grad * grad$$ $$prox_v = var$$ $$prox_v -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))$$ $$var = sign(prox_v)/(1+lr*l2) * max{|prox_v|-lr*l1,0}$$

Argomenti:

  • scope: un oggetto Scope
  • var: dovrebbe provenire da una variabile().
  • accum: dovrebbe provenire da una variabile().
  • lr: tasso di apprendimento. Deve essere uno scalare.
  • l1: regolarizzazione L1. Deve essere uno scalare.
  • l2: regolarizzazione L2. Deve essere uno scalare.
  • grad: il gradiente.
  • indici: un vettore di indici nella prima dimensione di var e accum.

Attributi facoltativi (vedi Attrs ):

  • use_locking: Se True, l'aggiornamento dei tensori var e accum sarà protetto da un lock; altrimenti il ​​comportamento non è definito, ma può mostrare meno contesa.

Resi:

Attributi pubblici

operation
out

Funzioni pubbliche

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

Funzioni pubbliche statiche

UseLocking (bool x)

Attributi pubblici

operazione

Operation operation

fuori

::tensorflow::Output out

Funzioni pubbliche

SparseApplyProximalAdagrad

 SparseApplyProximalAdagrad(
 
const ::tensorflow::Scope & scope,
 
::tensorflow::Input var,
 
::tensorflow::Input accum,
 
::tensorflow::Input lr,
 
::tensorflow::Input l1,
 
::tensorflow::Input l2,
 
::tensorflow::Input grad,
 
::tensorflow::Input indices
)

SparseApplyProximalAdagrad

 SparseApplyProximalAdagrad(
 
const ::tensorflow::Scope & scope,
 
::tensorflow::Input var,
 
::tensorflow::Input accum,
 
::tensorflow::Input lr,
 
::tensorflow::Input l1,
 
::tensorflow::Input l2,
 
::tensorflow::Input grad,
 
::tensorflow::Input indices,
 
const SparseApplyProximalAdagrad::Attrs & attrs
)

nodo

::tensorflow::Node * node() const 

operatore::tensorflow::Input

 operator::tensorflow::Input() const 

operatore::tensorflow::Output

 operator::tensorflow::Output() const 

Funzioni pubbliche statiche

UsaLocking

Attrs UseLocking(
 
bool x
)