tensorflow::ops::SparseApplyProximalAdagrad
#include <training_ops.h>Entrées de mise à jour éparses dans '*var' et '*accum' selon l'algorithme FOBOS.
Résumé
Pour les lignes pour lesquelles nous avons un grad, nous mettons à jour var et accum comme suit : $$accum += grad * grad$$ $$prox_v = var$$ $$prox_v -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))$$ $$var = sign(prox_v)/(1+lr*l2) * max{|prox_v|-lr*l1,0}$$
Arguments :
- portée : un objet Scope
- var : Doit provenir d'une Variable().
- accum : Doit provenir d'une variable().
- lr : Taux d’apprentissage. Doit être un scalaire.
- l1 : Régularisation L1. Doit être un scalaire.
- l2 : Régularisation L2. Doit être un scalaire.
- grad : Le gradient.
- indices : Un vecteur d'indices dans la première dimension de var et accum.
Attributs optionnels (voir Attrs ) :
- use_locking : Si la valeur est True, la mise à jour des tenseurs var et accum sera protégée par un verrou ; sinon, le comportement est indéfini, mais peut présenter moins de contention.
Retours :
-
Output: Identique à « var ».
Constructeurs et destructeurs | |
|---|---|
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) |
attributs publics | |
|---|---|
operation | |
out | |
fonctions publiques | |
|---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const | |
fonctions statiques publiques | |
|---|---|
UseLocking (bool x) | |
Structures | |
|---|---|
| tensorflow::ops::SparseApplyProximalAdagrad::Attrs | Définiteurs d'attributs optionnels pour SparseApplyProximalAdagrad . |
attributs publics
opération
Operation operation
dehors
::tensorflow::Output out
fonctions publiques
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 )
nœud
::tensorflow::Node * node() const
opérateur::tensorflow::Entrée
operator::tensorflow::Input() const
opérateur::tensorflow::Sortie
operator::tensorflow::Output() const
fonctions statiques publiques
Utiliser le verrouillage
Attrs UseLocking( bool x )