ResourceSparseApplyProximalAdagrad

lớp cuối cùng công khai ResourceSparseApplyProximalAdagrad

Các mục cập nhật thưa thớt trong '*var' và '*accum' theo thuật toán FOBOS.

Đó là đối với các hàng mà chúng tôi có grad, chúng tôi cập nhật var và accum như sau: 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}

Các lớp lồng nhau

lớp học ResourceSparseApplyProximalAdagrad.Options Thuộc tính tùy chọn cho ResourceSparseApplyProximalAdagrad

Hằng số

Sợi dây OP_NAME Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow

Phương pháp công khai

tĩnh <T mở rộng TType > ResourceSparseApplyProximalAdagrad
tạo ( Phạm vi phạm vi, Toán hạng <?> var, Toán hạng <?> accum, Toán hạng <T> lr, Toán hạng <T> l1, Toán hạng <T> l2, Toán hạng <T> grad, Toán hạng <? mở rộng TNumber > chỉ số, Tùy chọn ... tùy chọn)
Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một hoạt động ResourceSparseApplyProximalAdagrad mới.
tĩnh ResourceSparseApplyProximalAdagrad.Options
useLocking (Boolean useLocking)

Phương pháp kế thừa

Hằng số

Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai OP_NAME

Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow

Giá trị không đổi: "ResourceSparseApplyProximalAdagrad"

Phương pháp công khai

public static ResourceSparseApplyProximalAdagrad tạo ( Phạm vi phạm vi, Toán hạng <?> var, Toán hạng <?> accum, Toán hạng <T> lr, Toán hạng <T> l1, Toán hạng <T> l2, Toán hạng <T> grad, Toán hạng <? kéo dài TNumber > chỉ số, Tùy chọn... tùy chọn)

Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một hoạt động ResourceSparseApplyProximalAdagrad mới.

Thông số
phạm vi phạm vi hiện tại
var Phải từ một Biến().
tích lũy Phải từ một Biến().
lr Tỷ lệ học. Phải là một vô hướng.
l1 Chính quy hóa L1. Phải là một vô hướng.
l2 Chính quy hóa L2. Phải là một vô hướng.
tốt nghiệp Độ dốc.
chỉ số Một vectơ chỉ số theo chiều thứ nhất của var và accum.
tùy chọn mang các giá trị thuộc tính tùy chọn
Trả lại
  • một phiên bản mới của ResourceSparseApplyProximalAdagrad

tĩnh công khai ResourceSparseApplyProximalAdagrad.Options useLocking (Boolean useLocking)

Thông số
sử dụngKhóa Nếu Đúng, việc cập nhật các tensor var và accum sẽ được bảo vệ bằng khóa; mặt khác, hành vi không được xác định, nhưng có thể ít gây tranh cãi hơn.