tensorflow :: ops :: SparseApplyProximalAdagrad
#include <training_ops.h>
Entri pembaruan renggang di '* var' dan '* akum' menurut algoritme FOBOS.
Ringkasan
Itu untuk baris yang telah kami tingkatkan, kami memperbarui var dan akumulasi sebagai berikut:
$$accum += grad * grad$$
$$prox_v = var$$
$$prox_v -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))$$
$$var = sign(prox_v)/(1+lr*l2) * max{|prox_v|-lr*l1,0}$$
Argumen:
- scope: Objek Scope
- var: Harus dari Variabel ().
- akumulasi: Harus dari Variabel ().
- lr: Kecepatan pembelajaran. Harus skalar.
- l1: regularisasi L1. Harus skalar.
- l2: regularisasi L2. Harus skalar.
- grad: Gradien.
- indeks: Vektor indeks ke dalam dimensi pertama var dan akum.
Atribut opsional (lihat Attrs
):
- use_locking: Jika True, pembaruan tensor var dan akumulator akan dilindungi oleh kunci; jika tidak, perilakunya tidak ditentukan, tetapi mungkin menunjukkan lebih sedikit perselisihan.
Pengembalian:
-
Output
: Sama seperti "var".
Pembuat dan Penghancur | |
---|---|
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) |
Atribut publik | |
---|---|
operation | |
out |
Fungsi publik | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
Fungsi statis publik | |
---|---|
UseLocking (bool x) |
Structs | |
---|---|
tensorflow :: ops :: SparseApplyProximalAdagrad :: Attrs | Penyetel atribut opsional untuk SparseApplyProximalAdagrad . |
Atribut publik
operasi
Operation operation
di luar
::tensorflow::Output out
Fungsi publik
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 )
simpul
::tensorflow::Node * node() const
operator :: tensorflow :: Input
operator::tensorflow::Input() const
operator :: tensorflow :: Keluaran
operator::tensorflow::Output() const
Fungsi statis publik
UseLocking
Attrs UseLocking( bool x )