تدفق التوتر:: العمليات:: ResourceApplyProximalAdagrad
#include <training_ops.h>
قم بتحديث '*var' و'*accum' وفقًا لـ FOBOS بمعدل تعلم Adagrad.
ملخص
تراكم += غراد * غراد prox_v = var - lr * grad * (1 / sqrt(accum)) var =sign(prox_v)/(1+lr*l2) * max{|prox_v|-lr*l1,0}
الحجج:
- النطاق: كائن النطاق
- فار: يجب أن يكون من متغير ().
- تراكم: يجب أن يكون من متغير ().
- lr: عامل التحجيم. يجب أن يكون العددية.
- l1: تسوية L1. يجب أن يكون العددية.
- l2: تسوية L2. يجب أن يكون العددية.
- غراد: التدرج.
السمات الاختيارية (انظر Attrs
):
- use_locking: إذا كان True، فسيتم حماية تحديث موتر var وaccum بواسطة قفل؛ وإلا فإن السلوك غير محدد، ولكنه قد يحمل قدرًا أقل من الخلاف.
العوائد:
-
Operation
التي تم إنشاؤها
البنائين والمدمرين | |
---|---|
ResourceApplyProximalAdagrad (const :: | |
ResourceApplyProximalAdagrad (const :: |
الوظائف العامة | |
---|---|
operator::tensorflow::Operation () const |
وظائف ثابتة العامة | |
---|---|
UseLocking (bool x) |
الهياكل | |
---|---|
Tensorflow:: ops:: ResourceApplyProximalAdagrad:: Attrs | محددات السمات الاختيارية لـ ResourceApplyProximalAdagrad . |
الصفات العامة
عملية
Operation operation
الوظائف العامة
ResourceApplyProximalAdagrad
ResourceApplyProximalAdagrad( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input l1, ::tensorflow::Input l2, ::tensorflow::Input grad )
ResourceApplyProximalAdagrad
ResourceApplyProximalAdagrad( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input l1, ::tensorflow::Input l2, ::tensorflow::Input grad, const ResourceApplyProximalAdagrad::Attrs & attrs )
المشغل::tensorflow::Operation
operator::tensorflow::Operation() const
وظائف ثابتة العامة
UseLocking
Attrs UseLocking( bool x )