テンソルフロー::作戦::リソースApplyProximalAdagrad

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

まとめ

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

引数:

• スコープ:スコープオブジェクト
• var: Variable() から取得する必要があります。
• accum: 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。
• grad: グラデーション。

オプションの属性 ( Attrsを参照):

• use_locking: 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。

戻り値:

• 作成されたOperation

パブリック属性

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
)