тензорный поток:: опс:: РазреженныйПрименитьПроксимальныйАдаград

#include <training_ops.h>

Разреженные записи обновления в '*var' и '*accum' в соответствии с алгоритмом FOBOS.

Краткое содержание

То есть для строк, для которых у нас есть grad, мы обновляем var и accum следующим образом:

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

Аргументы:

  • область: объект области.
  • var: Должно быть из переменной().
  • accum: Должно быть из переменной().
  • lr: Скорость обучения. Должно быть скаляр.
  • l1: регуляризация L1. Должно быть скаляр.
  • l2: регуляризация L2. Должно быть скаляр.
  • град: Градиент.
  • индексы: вектор индексов в первом измерении var и accum.

Необязательные атрибуты (см. Attrs ):

  • use_locking: если True, обновление тензоров var и accum будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может вызывать меньше конфликтов.

Возврат:

  • Output : То же, что и «var».

Конструкторы и деструкторы

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)

Публичные атрибуты

operation
out

Общественные функции

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

Публичные статические функции

UseLocking (bool x)

Структуры

tensorflow::ops::SparseApplyProximalAdagrad::Attrs

Необязательные установщики атрибутов для SparseApplyProximalAdagrad .

Публичные атрибуты

операция 

Operation operation

вне 

::tensorflow::Output out

Общественные функции

РазреженныйПрименитьПроксимальныйАдаград 

 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
)

РазреженныйПрименитьПроксимальныйАдаград 

 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
)

узел 

::tensorflow::Node * node() const

оператор::tensorflow::Input 

 operator::tensorflow::Input() const

оператор::tensorflow::Выход 

 operator::tensorflow::Output() const

Публичные статические функции

Использование блокировки 

Attrs UseLocking(
  bool x
)