ApplyProximalAdagrad

パブリック最終クラスApplyProximalAdagrad

Adagrad 学習率の FOBOS に従って「*var」と「*accum」を更新します。

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

ネストされたクラス

クラスapplyProximalAdagrad.Options ApplyProximalAdagradのオプションの属性

定数

弦OP_NAME TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

パブリックメソッド

出力<T>
asOutput ()
テンソルのシンボリック ハンドルを返します。
static <T extends TType > applyProximalAdagrad <T>
create (スコープscope、オペランド<T> var、オペランド<T> accum、オペランド<T> lr、オペランド<T> l1、オペランド<T> l2、オペランド<T> grad、オプション... options)
新しいApplyProximalAdagradオペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
出力<T>
外（）
「var」と同じです。
静的ApplyProximalAdagrad.Options
useLocking (ブール型 useLocking)

継承されたメソッド

定数

パブリック静的最終文字列OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

定数値: "ApplyProximalAdagrad"

パブリックメソッド

public Output <T> asOutput ()

テンソルのシンボリック ハンドルを返します。

TensorFlow オペレーションへの入力は、別の TensorFlow オペレーションの出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリック ハンドルを取得するために使用されます。

public static applyProximalAdagrad <T> create (スコープscope、オペランド<T> var、オペランド<T> accum、オペランド<T> lr、オペランド<T> l1、オペランド<T> l2、オペランド<T> grad、オプション.. .オプション)

新しいApplyProximalAdagradオペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。

パラメーター
範囲現在のスコープ
変数Variable() から取得する必要があります。
蓄積Variable() から取得する必要があります。
lrスケーリング係数。スカラーでなければなりません。
l1 L1 正則化。スカラーでなければなりません。
l2 L2 正則化。スカラーでなければなりません。
卒業生グラデーション。
オプションオプションの属性値を持ちます
戻り値
  • applyProximalAdagrad の新しいインスタンス

public出力<T> out ()

「var」と同じです。

public static applyProximalAdagrad.Options useLocking (ブール型 useLocking)

パラメーター
使用ロックTrue の場合、var テンソルと accum テンソルの更新はロックによって保護されます。それ以外の場合、動作は未定義ですが、競合が少なくなる可能性があります。