flux tensoriel : : opérations : : ResourceSparseApplyProximalAdagrad

Entrées de mise à jour éparses dans '*var' et '*accum' selon l'algorithme FOBOS.

Résumé

C'est pour les lignes pour lesquelles nous avons grad, nous mettons à jour var et accumulate comme suit : 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}

Arguments :

• scope : un objet Scope
• var : doit provenir d'une variable ().
• cumul : doit provenir d'une variable ().
• gd : Taux d’apprentissage. Ça doit être un scalaire.
• l1 : régularisation L1. Ça doit être un scalaire.
• l2 : régularisation L2. Ça doit être un scalaire.
• grad : Le dégradé.
• indices : Un vecteur d'indices dans la première dimension de var et cumul.

Attributs facultatifs (voir Attrs ) :

• use_locking : Si True, la mise à jour des tenseurs var et accum sera protégée par un verrou ; sinon, le comportement n'est pas défini, mais peut présenter moins de conflits.

Retours :

• l' Operation créée

Attributs publics

Operation operation

 ResourceSparseApplyProximalAdagrad(
  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
)

 ResourceSparseApplyProximalAdagrad(
  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 ResourceSparseApplyProximalAdagrad::Attrs & attrs
)

 operator::tensorflow::Operation() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)