テンソルフロー::作戦::リソースSparseApplyProximalアダグラド

FOBOS アルゴリズムに従って、'*var' および '*accum' 内のスパース更新エントリ。

まとめ

つまり、grad がある行については、var と accum を次のように更新します。 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}

引数:

• スコープ:スコープオブジェクト
• var: Variable() から取得する必要があります。
• accum: Variable() から取得する必要があります。
• lr: 学習率。スカラーでなければなりません。
• l1: L1 正則化。スカラーでなければなりません。
• l2: L2 正則化。スカラーでなければなりません。
• grad: グラデーション。
• indices: var と accum の最初の次元へのインデックスのベクトル。

オプションの属性 ( Attrsを参照):

• use_locking: True の場合、var テンソルと accum テンソルの更新はロックによって保護されます。それ以外の場合、動作は未定義ですが、競合が少なくなる可能性があります。

戻り値:

• 作成されたOperation

パブリック属性

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
)