텐서플로우:: 작전:: ApplyProximalAdagrad

Adagrad 학습률을 사용하여 FOBOS에 따라 '*var' 및 '*accum'을 업데이트합니다.

요약

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

인수:

• 범위: 범위 개체
• var: Variable()에서 가져와야 합니다.
• accum: Variable()에서 가져와야 합니다.
• lr: 스케일링 팩터. 스칼라여야 합니다.
• l1: L1 정규화. 스칼라여야 합니다.
• l2: L2 정규화. 스칼라여야 합니다.
• grad: 그라데이션입니다.

선택적 속성( Attrs 참조):

• use_locking: True인 경우 var 및 accum 텐서 업데이트는 잠금으로 보호됩니다. 그렇지 않으면 동작이 정의되지 않지만 경합이 덜 나타날 수 있습니다.

보고:

• Output : "var"과 동일합니다.

공개 속성

Operation operation

::tensorflow::Output out

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

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

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)