lớp cuối cùng công khai ResourceSparseApplyProximalAdagrad
Các mục cập nhật thưa thớt trong '*var' và '*accum' theo thuật toán FOBOS.
Đó là đối với các hàng mà chúng tôi có grad, chúng tôi cập nhật var và accum như sau: 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}
Các lớp lồng nhau
| lớp học | ResourceSparseApplyProximalAdagrad.Options | Thuộc tính tùy chọn cho ResourceSparseApplyProximalAdagrad | |
Hằng số
| Sợi dây | OP_NAME | Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow |
Phương pháp công khai
| tĩnh <T mở rộng TType > ResourceSparseApplyProximalAdagrad | |
| tĩnh ResourceSparseApplyProximalAdagrad.Options | useLocking (Boolean useLocking) |
Phương pháp kế thừa
Hằng số
Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai OP_NAME
Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow
Giá trị không đổi: "ResourceSparseApplyProximalAdagrad"
Phương pháp công khai
public static ResourceSparseApplyProximalAdagrad tạo ( Phạm vi phạm vi, Toán hạng <?> var, Toán hạng <?> accum, Toán hạng <T> lr, Toán hạng <T> l1, Toán hạng <T> l2, Toán hạng <T> grad, Toán hạng <? kéo dài TNumber > chỉ số, Tùy chọn... tùy chọn)
Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một hoạt động ResourceSparseApplyProximalAdagrad mới.
Thông số
| phạm vi | phạm vi hiện tại |
|---|---|
| var | Phải từ một Biến(). |
| tích lũy | Phải từ một Biến(). |
| lr | Tỷ lệ học. Phải là một vô hướng. |
| l1 | Chính quy hóa L1. Phải là một vô hướng. |
| l2 | Chính quy hóa L2. Phải là một vô hướng. |
| tốt nghiệp | Độ dốc. |
| chỉ số | Một vectơ chỉ số theo chiều thứ nhất của var và accum. |
| tùy chọn | mang các giá trị thuộc tính tùy chọn |
Trả lại
- một phiên bản mới của ResourceSparseApplyProximalAdagrad
tĩnh công khai ResourceSparseApplyProximalAdagrad.Options useLocking (Boolean useLocking)
Thông số
| sử dụngKhóa | Nếu Đúng, việc cập nhật các tensor var và accum sẽ được bảo vệ bằng khóa; mặt khác, hành vi không được xác định, nhưng có thể ít gây tranh cãi hơn. |
|---|