tensor akışı:: işlem:: SparseApplyProximalAdagrad
#include <training_ops.h>
FOBOS algoritmasına göre '*var' ve '*accum' içindeki seyrek güncelleme girişleri.
Özet
Yani, derecelendirdiğimiz satırlar için var ve accum'u şu şekilde güncelleriz:
$$accum += grad * grad$$
$$prox_v = var$$
$$prox_v -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))$$
$$var = sign(prox_v)/(1+lr*l2) * max{|prox_v|-lr*l1,0}$$
Argümanlar:
- kapsam: Bir Kapsam nesnesi
- var: Bir Variable()'dan olmalıdır.
- accum: Bir Variable()'dan olmalıdır.
- lr: Öğrenme oranı. Bir skaler olmalı.
- l1: L1 düzenlemesi. Bir skaler olmalı.
- l2: L2 düzenlemesi. Bir skaler olmalı.
- grad: Gradyan.
- indeksler: var ve accum'un ilk boyutuna ait indekslerin bir vektörü.
İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs
):
- use_locking: True ise, var ve accum tensörlerinin güncellenmesi bir kilitle korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır ancak daha az çekişme sergileyebilir.
İade:
-
Output
: "var" ile aynı.
Yapıcılar ve Yıkıcılar | |
---|---|
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) |
Genel özellikler | |
---|---|
operation | |
out |
Kamu işlevleri | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
Genel statik işlevler | |
---|---|
UseLocking (bool x) |
Yapılar | |
---|---|
tensorflow:: ops:: SparseApplyProximalAdagrad:: Öznitelikler | SparseApplyProximalAdagrad için isteğe bağlı öznitelik ayarlayıcılar. |
Genel özellikler
operasyon
Operation operation
dışarı
::tensorflow::Output out
Kamu işlevleri
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 )
düğüm
::tensorflow::Node * node() const
operatör::tensorflow::Giriş
operator::tensorflow::Input() const
operatör::tensorflow::Çıktı
operator::tensorflow::Output() const
Genel statik işlevler
KullanımKilitleme
Attrs UseLocking( bool x )