टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: SparseApplyProximalAdagrad
#include <training_ops.h>
FOBOS एल्गोरिथ्म के अनुसार '*var' और '*accum' में विरल अद्यतन प्रविष्टियाँ।
सारांश
यानी उन पंक्तियों के लिए जिनके लिए हमारे पास ग्रेड है, हम var और accum को निम्नानुसार अपडेट करते हैं: $$accum += grad * grad$$ $$prox_v = var$$ $$prox_v -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))$$ $$var = sign(prox_v)/(1+lr*l2) * max{|prox_v|-lr*l1,0}$$
तर्क:
- स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
- var: एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
- संचय: एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
- एलआर: सीखने की दर. एक अदिश राशि होनी चाहिए.
- एल1: एल1 नियमितीकरण। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
- एल2: एल2 नियमितीकरण। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
- ग्रेड: ग्रेडिएंट.
- सूचकांक: var और accum के पहले आयाम में सूचकांकों का एक वेक्टर।
वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs
):
- उपयोग_लॉकिंग: यदि सत्य है, तो var और Accum Tensors का अद्यतन एक लॉक द्वारा संरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद प्रदर्शित कर सकता है।
रिटर्न:
-
Output
: "var" के समान।
निर्माता और विध्वंसक | |
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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) |
सार्वजनिक गुण | |
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operation | |
out |
सार्वजनिक समारोह | |
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node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
सार्वजनिक स्थैतिक कार्य | |
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UseLocking (bool x) |
संरचनाएँ | |
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टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: SparseApplyProximalAdagrad:: Attrs | SparseApplyProximalAdagrad के लिए वैकल्पिक विशेषता सेटर। |
सार्वजनिक गुण
संचालन
Operation operation
बाहर
::tensorflow::Output out
सार्वजनिक समारोह
SparseApplyProximalAdagrad
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
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 )
नोड
::tensorflow::Node * node() const
ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::इनपुट
operator::tensorflow::Input() const
ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::आउटपुट
operator::tensorflow::Output() const
सार्वजनिक स्थैतिक कार्य
लॉकिंग का उपयोग करें
Attrs UseLocking( bool x )