SparseApplyProximalAdagrad

classe final pública SparseApplyProximalAdagrad

Entradas de atualização esparsas em '*var' e '*accum' de acordo com o algoritmo FOBOS.

Ou seja, para as linhas para as quais temos graduação, atualizamos var e accum da seguinte forma: $$accum += grad grad$$$$prox_v = var$$$$prox_v -= lr grad (1 / sqrt(accum))$$$$var = sign(prox_v)/(1+lrl2) max{|prox_v|-lrl1,0}$$

Classes aninhadas

aula SparseApplyProximalAdagrad.Options Atributos opcionais para SparseApplyProximalAdagrad

Constantes

Corda OP_NAME O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow

Métodos Públicos

Saída <T>
asOutput ()
Retorna o identificador simbólico do tensor.
estático <T estende TType > SparseApplyProximalAdagrad <T>
create ( Escopo do escopo , Operando <T> var, Operando <T> accum, Operando <T> lr, Operando <T> l1, Operando <T> l2, Operando <T> grad, Operando <? estende TNumber > índices, Opções ... opções)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação SparseApplyProximalAdagrad.
Saída <T>
fora ()
O mesmo que "var".
SparseApplyProximalAdagrad.Options estático
useLocking (booleano useLocking)

Métodos herdados

Constantes

String final estática pública OP_NAME

O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow

Valor constante: "SparseApplyProximalAdagrad"

Métodos Públicos

Saída pública <T> asOutput ()

Retorna o identificador simbólico do tensor.

As entradas para operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.

public static SparseApplyProximalAdagrad <T> create ( Escopo escopo , Operando <T> var, Operando <T> accum, Operando <T> lr, Operando <T> l1, Operando <T> l2, Operando <T> grad, Operando <? estende TNumber > índices, Opções... opções)

Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação SparseApplyProximalAdagrad.

Parâmetros
escopo escopo atual
var Deve ser de uma variável().
acumular Deve ser de uma variável().
lr Taxa de Aprendizagem. Deve ser um escalar.
l1 Regularização L1. Deve ser um escalar.
l2 Regularização L2. Deve ser um escalar.
graduado O gradiente.
índices Um vetor de índices na primeira dimensão de var e accum.
opções carrega valores de atributos opcionais
Devoluções
  • uma nova instância de SparseApplyProximalAdagrad

Saída pública <T> out ()

O mesmo que "var".

public static SparseApplyProximalAdagrad.Options useLocking (booleano useLocking)

Parâmetros
useLocking Se for True, a atualização dos tensores var e accum será protegida por um bloqueio; caso contrário, o comportamento será indefinido, mas poderá apresentar menos contenção.