тензорный поток:: опс:: РазреженныйПрименитьПроксимальныйАдаград
#include <training_ops.h>
Разреженные записи обновления в '*var' и '*accum' в соответствии с алгоритмом FOBOS.
Краткое содержание
То есть для строк, для которых у нас есть grad, мы обновляем var и accum следующим образом:
$$accum += grad * grad$$
$$prox_v = var$$
$$prox_v -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))$$
$$var = sign(prox_v)/(1+lr*l2) * max{|prox_v|-lr*l1,0}$$
Аргументы:
- область: объект области.
- var: Должно быть из переменной().
- accum: Должно быть из переменной().
- lr: Скорость обучения. Должно быть скаляр.
- l1: регуляризация L1. Должно быть скаляр.
- l2: регуляризация L2. Должно быть скаляр.
- град: Градиент.
- индексы: вектор индексов в первом измерении var и accum.
Необязательные атрибуты (см. Attrs
):
- use_locking: Если True, обновление тензоров var и accum будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может вызывать меньше конфликтов.
Возврат:
-
Output
: То же, что и «var».
Конструкторы и деструкторы | |
---|---|
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) |
Публичные атрибуты | |
---|---|
operation | |
out |
Общественные функции | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
Публичные статические функции | |
---|---|
UseLocking (bool x) |
Структуры | |
---|---|
tensorflow::ops::SparseApplyProximalAdagrad::Attrs | Необязательные установщики атрибутов для SparseApplyProximalAdagrad . |
Публичные атрибуты
операция
Operation operation
вне
::tensorflow::Output out
Общественные функции
РазреженныйПрименитьПроксимальныйАдаград
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 )
РазреженныйПрименитьПроксимальныйАдаград
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 )
узел
::tensorflow::Node * node() const
оператор::tensorflow::Input
operator::tensorflow::Input() const
оператор::tensorflow::Выход
operator::tensorflow::Output() const
Публичные статические функции
Использование блокировки
Attrs UseLocking( bool x )