เทนเซอร์โฟลว์:: ปฏิบัติการ:: SparseApplyProximalAdagrad

#include <training_ops.h>

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

สรุป

นั่นคือสำหรับแถวที่เราได้ grad เราอัพเดต var และ accum ดังนี้: $$accum += grad * grad$$ $$prox_v = var$$ $$prox_v -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))$$ $$var = sign(prox_v)/(1+lr*l2) * max{|prox_v|-lr*l1,0}$$

ข้อโต้แย้ง:

• ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
• var: ควรมาจากตัวแปร ()
• accum: ควรมาจากตัวแปร ()
• lr: อัตราการเรียนรู้ ต้องเป็นสเกลาร์
• l1: การทำให้เป็นมาตรฐาน L1 ต้องเป็นสเกลาร์
• l2: การทำให้เป็นมาตรฐาน L2 ต้องเป็นสเกลาร์
• ผู้สำเร็จการศึกษา: การไล่ระดับสี
• ดัชนี: เวกเตอร์ของดัชนีในมิติแรกของ var และ accum

แอ็ตทริบิวต์ทางเลือก (ดู Attrs ):

• use_locking: หากเป็น True การอัปเดต var และ accum tensor จะได้รับการปกป้องด้วยการล็อค มิฉะนั้นพฤติกรรมจะไม่ได้กำหนดไว้ แต่อาจแสดงความขัดแย้งน้อยลง

ผลตอบแทน:

• Output : เหมือนกับ "var"

ตัวสร้างและผู้ทำลาย
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 (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)

คุณลักษณะสาธารณะ
operation	Operation
out	:: tensorflow::Output

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

ฟังก์ชันคงที่สาธารณะ
UseLocking (bool x)	Attrs

โครงสร้าง
เทนเซอร์โฟลว์ :: ops :: SparseApplyProximalAdagrad :: Attrs	ตัวตั้งค่าแอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ SparseApplyProximalAdagrad

คุณลักษณะสาธารณะ

การดำเนินการ

Operation operation

ออก

::tensorflow::Output out

งานสาธารณะ

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
)

โหนด

::tensorflow::Node * node() const 

ตัวดำเนินการ::tensorflow::อินพุต

 operator::tensorflow::Input() const 

ตัวดำเนินการ::tensorflow::เอาต์พุต

 operator::tensorflow::Output() const 

ฟังก์ชันคงที่สาธารณะ

ใช้ล็อค

Attrs UseLocking(
  bool x
)