tensorflow:: ops:: SparseApplyProximalAdagrad

#include <training_ops.h>

FOBOS 알고리즘에 따라 '*var' 및 '*accum'에 업데이트 항목이 드물게 나타납니다.

요약

즉, grad 값이 있는 행의 경우 var와 accum을 다음과 같이 업데이트합니다.

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

논거:

  • 범위: Scope 객체
  • var: Variable()에서 가져온 값이어야 합니다.
  • accum: Variable()에서 가져와야 합니다.
  • lr: 학습률. 스칼라 값이어야 합니다.
  • l1: L1 정규화. 스칼라 값이어야 합니다.
  • l2: L2 정규화. 스칼라 값이어야 합니다.
  • grad: 기울기.
  • 인덱스: var와 accum의 첫 번째 차원에 대한 인덱스 벡터입니다.

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:

  • Output : "var"와 동일합니다.

생성자와 소멸자

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)

공개 속성

operation
out

공공 기능

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

공개 정적 함수

UseLocking (bool x)

구조

텐서플로우:: ops:: SparseApplyProximalAdagrad:: Attrs

SparseApplyProximalAdagrad 에 대한 선택적 속성 설정기입니다.

공개 속성

작업 

Operation operation

밖으로 

::tensorflow::Output out

공공 기능

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
)

마디 

::tensorflow::Node * node() const

연산자::텐서플로우::입력 

 operator::tensorflow::Input() const

연산자::텐서플로우::출력 

 operator::tensorflow::Output() const

공개 정적 함수

잠금 사용 

Attrs UseLocking(
  bool x
)