tensorflow::ops::ResourceApplyProximalAdagrad

Обновите переменные '*var' и '*accum' в соответствии с алгоритмом FOBOS и скоростью обучения Adagrad.

Краткое содержание

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

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• var: Должно быть из функции Variable().
• accum: Должно быть из переменной (Variable()).
• lr: Масштабный коэффициент. Должен быть скалярным значением.
• l1: L1-регуляризация. Должна быть скалярной величиной.
• l2: L2-регуляризация. Должна быть скалярной величиной.
• grad: Градиент.

Дополнительные атрибуты (см. Attrs ):

• use_locking: Если True, обновление тензоров var и accum будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может демонстрировать меньшую конкуренцию.

Возвращает:

• созданная Operation

Общедоступные атрибуты

Operation operation

 ResourceApplyProximalAdagrad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input grad
)

 ResourceApplyProximalAdagrad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input grad,
  const ResourceApplyProximalAdagrad::Attrs & attrs
)

 operator::tensorflow::Operation() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)