টেনসরফ্লো :: অপস:: রিসোর্সঅ্যাপ্লাইপ্রক্সিমালঅ্যাডাগ্রাড

অ্যাডাগ্রাড শেখার হার সহ FOBOS অনুযায়ী '*var' এবং '*accum' আপডেট করুন।

সারাংশ

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

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• var: একটি পরিবর্তনশীল() থেকে হওয়া উচিত।
• accum: একটি পরিবর্তনশীল() থেকে হতে হবে।
• lr: স্কেলিং ফ্যাক্টর। একটি স্কেলার হতে হবে।
• l1: L1 নিয়মিতকরণ। একটি স্কেলার হতে হবে।
• l2: L2 নিয়মিতকরণ। একটি স্কেলার হতে হবে।
• grad: গ্রেডিয়েন্ট।

ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য (দেখুন Attrs ):

• use_locking: যদি সত্য হয়, var এবং accum tensors আপডেট করা একটি লক দ্বারা সুরক্ষিত হবে; অন্যথায় আচরণটি অনির্ধারিত, তবে কম বিরোধ প্রদর্শন করতে পারে।

রিটার্ন:

• সৃষ্ট Operation

পাবলিক বৈশিষ্ট্য

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
)