tensorflow :: operaciones :: RecursoAplicarProximalAdagrad

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Actualice '* var' y '* acumula' de acuerdo con FOBOS con la tasa de aprendizaje de Adagrad.

Resumen

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

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• var: debe ser de una variable ().
• acum: debe ser de una variable ().
• lr: factor de escala. Debe ser un escalar.
• l1: Regularización L1. Debe ser un escalar.
• l2: Regularización L2. Debe ser un escalar.
• grad: El gradiente.

Atributos opcionales (consulte Attrs ):

• use_locking: Si es True, la actualización de los tensores var y acumuladores estará protegida por un bloqueo; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede mostrar menos contención.

Devoluciones:

• la Operation creada

Atributos públicos

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
)