تينسورفلو :: العمليات :: ResourceSparseApplyProximalAdagrad

إدخالات تحديث متفرقة في "* var" و "* تراكم" وفقًا لخوارزمية FOBOS.

ملخص

هذا بالنسبة للصفوف التي لدينا غراد لها ، نقوم بتحديث var ونراكم على النحو التالي: تراكم + = غراد * غراد بروكس_ف = فار بروكس_ف - = ر * غراد * (1 / سرت (تراكم)) فار = علامة (بروكسف) / (1 + lr * l2) * حد أقصى {| prox_v | -lr * l1،0}

الحجج:

• النطاق: كائن النطاق
• var: يجب أن يكون من متغير ().
• تراكم: يجب أن يكون من المتغير ().
• lr: معدل التعلم. يجب أن يكون عددًا.
• l1: تسوية L1. يجب أن يكون عددًا.
• l2: تسوية L2. يجب أن يكون عددًا.
• غراد: التدرج.
• المؤشرات: متجه من المؤشرات في البعد الأول من var و stack.

السمات الاختيارية (انظر Attrs ):

• use_locking: إذا كان هذا صحيحًا ، فسيتم حماية تحديث التنسورات var والتراكم بقفل ؛ وبخلاف ذلك ، يكون السلوك غير محدد ، ولكنه قد يعرض خلافًا أقل.

عائدات:

• Operation تم إنشاؤها

السمات العامة

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
)