เทนเซอร์โฟลว์ :: ops :: SparseApplyProximalAdagrad

#include <training_ops.h>

รายการอัปเดตแบบกระจัดกระจายใน '* var' และ '* collect' ตามอัลกอริทึม FOBOS

สรุป

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

อาร์กิวเมนต์:

  • ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
  • var: ควรมาจากตัวแปร ()
  • สะสม: ควรมาจากตัวแปร ()
  • lr: อัตราการเรียนรู้ ต้องเกลา.
  • l1: การทำให้เป็นมาตรฐาน L1 ต้องเกลา.
  • l2: การทำให้เป็นมาตรฐาน L2 ต้องเกลา.
  • ผู้สำเร็จการศึกษา: การไล่ระดับสี
  • ดัชนี: เวกเตอร์ของดัชนีในมิติแรกของ var และการสะสม

แอตทริบิวต์เสริม (ดู Attrs ):

  • use_locking: หากเป็นจริงการอัปเดตตัวแปรและการสะสมจะได้รับการป้องกันโดยการล็อค มิฉะนั้นพฤติกรรมนั้นไม่ได้กำหนดไว้ แต่อาจมีความขัดแย้งน้อยกว่า

ผลตอบแทน:

  • Output : เหมือนกับ "var"

ผู้สร้างและผู้ทำลาย

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)

คุณลักษณะสาธารณะ

operation
out

หน้าที่สาธารณะ

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

ฟังก์ชั่นคงที่สาธารณะ

UseLocking (bool x)

โครงสร้าง

tensorflow :: ops :: SparseApplyProximalAdagrad :: Attrs

ตัวตั้งค่าแอตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ SparseApplyProximalAdagrad

คุณลักษณะสาธารณะ

การดำเนินการ

Operation operation

ออก

::tensorflow::Output out

หน้าที่สาธารณะ

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
)

โหนด

::tensorflow::Node * node() const 

ตัวดำเนินการ :: tensorflow :: อินพุต

 operator::tensorflow::Input() const 

ตัวดำเนินการ :: tensorflow :: เอาท์พุท

 operator::tensorflow::Output() const 

ฟังก์ชั่นคงที่สาธารณะ

ใช้ล็อค

Attrs UseLocking(
  bool x
)