tensorflow:: ops:: ResourceApplyProximalAdagrad

FOBOS에 따라 Adagrad 학습률을 적용하여 '*var'와 '*accum'을 업데이트합니다.

요약

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

논거:

• 범위: Scope 객체
• var: Variable()에서 가져온 값이어야 합니다.
• accum: Variable()에서 가져와야 합니다.
• lr: 스케일링 계수. 스칼라 값이어야 합니다.
• l1: L1 정규화. 스칼라 값이어야 합니다.
• l2: L2 정규화. 스칼라 값이어야 합니다.
• grad: 기울기.

선택적 속성( Attrs 참조):

• use_locking: True로 설정하면 변수 및 누적 텐서 업데이트가 락으로 보호됩니다. 그렇지 않으면 동작은 정의되지 않지만 경합이 줄어들 수 있습니다.

보고:

• 생성된 Operation

공개 속성

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
)