tensorflow:: אופס:: ResourceApplyProximalAdagrad

עדכן את '*var' ו-'*accum' לפי FOBOS עם קצב הלמידה של Adagrad.

תַקצִיר

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

טיעונים:

• scope: אובייקט Scope
• var: צריך להיות מ-Variable().
• acum: צריך להיות ממשתנה().
• lr: גורם קנה מידה. חייב להיות סקלר.
• l1: הסדרת L1. חייב להיות סקלר.
• l2: הסדרת L2. חייב להיות סקלר.
• grad: השיפוע.

מאפיינים אופציונליים (ראה Attrs ):

• use_locking: אם נכון, עדכון של הטנזורים var ו-acum יהיה מוגן על ידי מנעול; אחרת ההתנהגות אינה מוגדרת, אך עלולה להפגין פחות מחלוקת.

החזרות:

• Operation שנוצר

תכונות ציבוריות

Operation operation

 ResourceApplyProximalAdagrad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input grad
)

 ResourceApplyProximalAdagrad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input grad,
  const ResourceApplyProximalAdagrad::Attrs & attrs
)

 operator::tensorflow::Operation() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)