ResourceSparseApplyProximalAdagrad

공개 최종 클래스 ResourceSparseApplyProximalAdagrad

FOBOS 알고리즘에 따라 '*var' 및 '*accum'의 희소 업데이트 항목입니다.

이는 grad가 있는 행에 대해 다음과 같이 var 및 accum을 업데이트합니다. accum += grad grad prox_v = var prox_v -= lr grad (1 / sqrt(accum)) var = sign(prox_v)/(1+lr l2 ) 최대{|prox_v|-lr l1,0}

중첩 클래스

수업 ResourceSparseApplyProximalAdagrad.Options ResourceSparseApplyProximalAdagrad 의 선택적 속성

상수

끈 OP_NAME TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

공개 방법

static <T는 TType을 확장합니다. > ResourceSparseApplyProximalAdagrad
create ( 범위 범위, 피연산자 <?> var, 피연산자 <?> accum, 피연산자 <T> lr, 피연산자 <T> l1, 피연산자 <T> l2, 피연산자 <T> grad, 피연산자 <? 확장 TNumber > 인덱스, 옵션 ... 옵션)
새로운 ResourceSparseApplyProximalAdagrad 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
정적 ResourceSparseApplyProximalAdagrad.Options
useLocking (부울 useLocking)

상속된 메서드

상수

공개 정적 최종 문자열 OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "ResourceSparseApplyProximalAdagrad"

공개 방법

public static ResourceSparseApplyProximalAdagrad create ( 범위 범위, 피연산자 <?> var, 피연산자 <?> accum, 피연산자 <T> lr, 피연산자 <T> l1, 피연산자 <T> l2, 피연산자 <T> grad, 피연산자 <? 확장 TNumber > 인덱스, 옵션... 옵션)

새로운 ResourceSparseApplyProximalAdagrad 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
var Variable()에서 가져와야 합니다.
축적 Variable()에서 가져와야 합니다.
난 학습률. 스칼라여야 합니다.
l1 L1 정규화. 스칼라여야 합니다.
l2 L2 정규화. 스칼라여야 합니다.
졸업생 그라데이션입니다.
지수 var 및 accum의 첫 번째 차원에 대한 인덱스 벡터입니다.
옵션 선택적 속성 값을 전달합니다.
보고
  • ResourceSparseApplyProximalAdagrad의 새 인스턴스

공개 정적 ResourceSparseApplyProximalAdagrad.Options useLocking (부울 useLocking)

매개변수
사용잠금 True인 경우 var 및 accum 텐서 업데이트는 잠금으로 보호됩니다. 그렇지 않으면 동작이 정의되지 않지만 경합이 덜 나타날 수 있습니다.