सार्वजनिक अंतिम वर्ग SparseApplyProximalAdagrad
FOBOS एल्गोरिथ्म के अनुसार '*var' और '*accum' में विरल अद्यतन प्रविष्टियाँ।
यानी उन पंक्तियों के लिए जिनके लिए हमारे पास ग्रेड है, हम var को अपडेट करते हैं और निम्नानुसार जमा करते हैं: $$accum += grad grad$$$$prox_v = var$$$$prox_v -= lr grad (1 / sqrt(accum))$$$$var = sign(prox_v)/(1+lrl2) max{|prox_v|-lrl1,0}$$
नेस्टेड क्लासेस
| कक्षा | SparseApplyProximalAdagrad.Options | SparseApplyProximalAdagrad के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ | |
स्थिरांक
| डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <T> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्थिर <T टीटाइप का विस्तार करता है > SparseApplyProximalAdagrad <T> | |
| आउटपुट <T> | बाहर () "var" के समान। |
| स्थिर SparseApplyProximalAdagrad.Options | यूज़लॉकिंग (बूलियन यूज़लॉकिंग) |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
स्थिर मान: "SparseApplyProximalAdagrad"
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <T> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक SparseApplyProximalAdagrad <T> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> var, ऑपरेंड <T> जमा, ऑपरेंड <T> lr, ऑपरेंड <T> l1, ऑपरेंड <T> l2, ऑपरेंड <T> ग्रेड, ऑपरेंड <? TNumber > सूचकांक, विकल्प... विकल्प बढ़ाता है)
एक नए SparseApplyProximalAdagrad ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| वर | एक वेरिएबल() से होना चाहिए। |
| जमा | एक वेरिएबल() से होना चाहिए। |
| एलआर | सीखने की दर। एक अदिश राशि होनी चाहिए. |
| एल1 | एल1 नियमितीकरण. एक अदिश राशि होनी चाहिए. |
| एल2 | L2 नियमितीकरण. एक अदिश राशि होनी चाहिए. |
| ग्रैड | ढाल. |
| सूचकांक | var और accum के पहले आयाम में सूचकांकों का एक वेक्टर। |
| विकल्प | वैकल्पिक गुण मान रखता है |
रिटर्न
- SparseApplyProximalAdagrad का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक स्थैतिक SparseApplyProximalAdagrad.Options यूज़लॉकिंग (बूलियन यूज़लॉकिंग)
पैरामीटर
| लॉकिंग का उपयोग करें | यदि सत्य है, तो var और Accum Tensors का अद्यतनीकरण एक लॉक द्वारा सुरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद प्रदर्शित कर सकता है। |
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