tensorflow :: ops :: ResourceSparseApplyProximalAdagrad

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

Resumo

Ou seja, para as linhas para as quais temos grad, atualizamos var e acumula da seguinte forma: acum + = grad * grad prox_v = var prox_v - = lr * grad * (1 / sqrt (acum)) var = sinal (prox_v) / (1 + lr * l2) * max {| prox_v | -lr * l1,0}

Argumentos:

• escopo: um objeto Scope
• var: deve ser de uma variável ().
• acum: deve ser de uma variável ().
• lr: Taxa de aprendizagem. Deve ser um escalar.
• l1: regularização de L1. Deve ser um escalar.
• l2: regularização de L2. Deve ser um escalar.
• grad: O gradiente.
• índices: Um vetor de índices na primeira dimensão de var e de acum.

Atributos opcionais (consulte Attrs ):

• use_locking: Se True, a atualização dos tensores var e Accum será protegida por um bloqueio; caso contrário, o comportamento é indefinido, mas pode exibir menos contenção.

Retorna:

• a Operation criada

Atributos públicos

Operation operation

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

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

 operator::tensorflow::Operation() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)