tensorflow:: ops:: SparseApplyProximalAdagrad
#include <training_ops.h>إدخالات تحديث متفرقة في '*var' و '*accum' وفقًا لخوارزمية FOBOS.
ملخص
بالنسبة للصفوف التي لدينا تدرج لها، نقوم بتحديث المتغير والتراكم على النحو التالي: $$accum += grad * grad$$ $$prox_v = var$$ $$prox_v -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))$$ $$var = sign(prox_v)/(1+lr*l2) * max{|prox_v|-lr*l1,0}$$
الحجج:
- النطاق: كائن النطاق
- var: يجب أن يكون من نوع Variable().
- accum: يجب أن يكون من متغير ().
- معدل التعلم: يجب أن يكون قيمة عددية.
- l1: تنظيم L1. يجب أن يكون قيمة عددية.
- l2: تنظيم L2. يجب أن يكون قيمة عددية.
- grad: التدرج.
- المؤشرات: متجه من المؤشرات في البعد الأول من التباين والتراكم.
السمات الاختيارية (انظر Attrs ):
- استخدام القفل: إذا كانت القيمة صحيحة، فسيتم حماية تحديث موترات المتغيرات والتراكم بواسطة قفل؛ وإلا فإن السلوك غير محدد، ولكنه قد يُظهر تنازعًا أقل.
المرتجعات:
-
Output: نفس الناتج "var".
البناة والمدمرون | |
|---|---|
SparseApplyProximalAdagrad (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) | |
SparseApplyProximalAdagrad (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 SparseApplyProximalAdagrad::Attrs & attrs) |
السمات العامة | |
|---|---|
operation | |
out | |
الوظائف العامة | |
|---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const | |
الدوال الثابتة العامة | |
|---|---|
UseLocking (bool x) | |
الهياكل | |
|---|---|
| tensorflow:: ops:: SparseApplyProximalAdagrad:: Attrs | أدوات تعيين السمات الاختيارية لـ SparseApplyProximalAdagrad . |
السمات العامة
عملية
Operation operation
خارج
::tensorflow::Output out
الوظائف العامة
SparseApplyProximalAdagrad
SparseApplyProximalAdagrad( 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 )
SparseApplyProximalAdagrad
SparseApplyProximalAdagrad( 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 SparseApplyProximalAdagrad::Attrs & attrs )
العقدة
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input
operator::tensorflow::Input() const
operator::tensorflow::Output
operator::tensorflow::Output() const
الدوال الثابتة العامة
قفل الاستخدام
Attrs UseLocking( bool x )
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2026-11-05 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)