tensorflow:: ops:: ResourceApplyProximalAdagrad

قم بتحديث '*var' و '*accum' وفقًا لـ FOBOS مع معدل التعلم Adagrad.

ملخص

accum += grad * grad prox_v = var - 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 ().
• lr: عامل القياس. يجب أن يكون قيمة عددية.
• l1: تنظيم L1. يجب أن يكون قيمة عددية.
• l2: تنظيم L2. يجب أن يكون قيمة عددية.
• grad: التدرج.

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:

• Operation التي تم إنشاؤها

السمات العامة

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
)