tensorflow :: operaciones :: ResourceSparseApplyProximalAdagrad

#include <training_ops.h>

Entradas de actualización dispersas en '* var' y '* acumula' según el algoritmo FOBOS.

Resumen

Es decir, para las filas para las que tenemos grad, actualizamos var y acumulamos de la siguiente manera: acum + = grad * grad prox_v = var prox_v - = lr * grad * (1 / sqrt (acum)) var = sign (prox_v) / (1 + lr * l2) * max {| prox_v | -lr * l1,0}

Argumentos:

  • alcance: un objeto de alcance
  • var: debe ser de una variable ().
  • acum: debe ser de una variable ().
  • lr: tasa de aprendizaje. Debe ser un escalar.
  • l1: Regularización L1. Debe ser un escalar.
  • l2: Regularización L2. Debe ser un escalar.
  • grad: El gradiente.
  • índices: Un vector de índices en la primera dimensión de var y acum.

Atributos opcionales (consulte Attrs ):

  • use_locking: Si es True, la actualización de los tensores var y acumuladores estará protegida por un bloqueo; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede mostrar menos contención.

Devoluciones:

Atributos públicos

operation

Funciones publicas

operator::tensorflow::Operation () const

Funciones estáticas públicas

UseLocking (bool x)

Atributos públicos

operación

Operation operation

Funciones publicas

ResourceSparseApplyProximalAdagrad

 ResourceSparseApplyProximalAdagrad(
 
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
)

ResourceSparseApplyProximalAdagrad

 ResourceSparseApplyProximalAdagrad(
 
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 ResourceSparseApplyProximalAdagrad::Attrs & attrs
)

operador :: tensorflow :: Operación

 operator::tensorflow::Operation() const 

Funciones estáticas públicas

UseLocking

Attrs UseLocking(
 
bool x
)