Google I/O'yu ayarladığınız için teşekkür ederiz. İsteğe bağlı olarak tüm oturumları görüntüleyin İsteğe bağlı olarak izleyin

tensorflow :: ops :: SparseApplyProximalAdagrad

#include <training_ops.h>

FOBOS algoritmasına göre '* var' ve '* birikim' içindeki güncelleme girişlerini seyrek.

Özet

Yani not verdiğimiz satırlar için var ve biriktirmeyi şu şekilde güncelliyoruz:

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

Argümanlar:

  • kapsam: Bir Scope nesnesi
  • var: Değişken () 'den olmalıdır.
  • birikim: Bir Değişken () 'den olmalıdır.
  • lr: Öğrenme oranı. Skaler olmalı.
  • l1: L1 düzenlenmesi. Skaler olmalı.
  • l2: L2 düzenlenmesi. Skaler olmalı.
  • grad: Gradyan.
  • indisler: var ve akümül'ün ilk boyutundaki indislerin bir vektörü.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

  • use_locking: True ise, var ve akümülörlerin güncellenmesi bir kilit ile korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır, ancak daha az çekişme gösterebilir.

İadeler:

Yapıcılar ve Yıkıcılar

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)

Genel özellikler

operation
out

Kamusal işlevler

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

Genel statik işlevler

UseLocking (bool x)

Yapılar

tensorflow :: ops :: SparseApplyProximalAdagrad :: Attrs

SparseApplyProximalAdagrad için isteğe bağlı öznitelik ayarlayıcıları.

Genel özellikler

operasyon

Operation operation

dışarı

::tensorflow::Output out

Kamusal işlevler

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
)

düğüm

::tensorflow::Node * node() const

operator :: tensorflow :: Girdi

 operator::tensorflow::Input() const

operator :: tensorflow :: Çıktı

 operator::tensorflow::Output() const

Genel statik işlevler

KullanımKilitleme

Attrs UseLocking(
  bool x
)