ResourceApplyProximalAdagrad

genel son sınıf ResourceApplyProximalAdagrad

'*var' ve '*accum' değerlerini Adagrad öğrenme oranıyla FOBOS'a göre güncelleyin.

accum += grad grad prox_v = var - lr grad (1 / sqrt(accum)) var =sign(prox_v)/(1+lr l2) max{|prox_v|-lr l1,0}

sınıf ResourceApplyProximalAdagrad.Options ResourceApplyProximalAdagrad için isteğe bağlı özellikler

Sicim OP_NAME Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

static <T, TType'ı genişletir > ResourceApplyProximalAdagrad	create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <?> var, İşlenen <?> accum, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> l1, İşlenen <T> l2, İşlenen <T> grad, Seçenekler... seçenekler) Yeni bir ResourceApplyProximalAdagrad işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
statik ResourceApplyProximalAdagrad.Options	useLocking (Boolean useLocking)

son boole değeri	eşittir (Nesne nesnesi)
son int	hash kodu ()
Operasyon	işlem () Bu hesaplama birimini tek bir `Operation` olarak döndürün.
son Dize	toString ()

Java.lang.Object sınıfından

özet Yürütme Ortamı	env () Bu operasyonun oluşturulduğu yürütme ortamını döndürün.
soyut Operasyon	işlem () Bu hesaplama birimini tek bir `Operation` olarak döndürün.

Sabitler

Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Sabit Değer: "ResourceApplyProximalAdagrad"

Yeni bir ResourceApplyProximalAdagrad işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.

kapsam	mevcut kapsam
var	Bir Variable()'dan olmalıdır.
birikim	Bir Variable()'dan olmalıdır.
IR	Ölçekleme faktörü. Bir skaler olmalı.
l1	L1 düzenlemesi. Bir skaler olmalı.
l2	L2 düzenlemesi. Bir skaler olmalı.
mezun	Gradyan.
seçenekler	isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır

KullanımKilitleme	True ise var ve accum tensörlerinin güncellenmesi bir kilitle korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır ancak daha az çekişme sergileyebilir.