เทนเซอร์โฟลว์:: ปฏิบัติการ:: SparseApplyProximalAdagrad

#include <training_ops.h>

รายการอัปเดตแบบกระจัดกระจายใน '*var' และ '*accum' ตามอัลกอริทึม FOBOS

สรุป

นั่นคือสำหรับแถวที่เราได้ grad เราอัพเดต var และ accum ดังนี้:

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

ข้อโต้แย้ง:

  • ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
  • var: ควรมาจากตัวแปร ()
  • accum: ควรมาจากตัวแปร ()
  • lr: อัตราการเรียนรู้ ต้องเป็นสเกลาร์
  • l1: การทำให้เป็นมาตรฐาน L1 ต้องเป็นสเกลาร์
  • l2: การทำให้เป็นมาตรฐาน L2 ต้องเป็นสเกลาร์
  • ผู้สำเร็จการศึกษา: การไล่ระดับสี
  • ดัชนี: เวกเตอร์ของดัชนีในมิติแรกของ var และ accum

แอ็ตทริบิวต์ทางเลือก (ดู Attrs ):

  • use_locking: หากเป็น True การอัปเดต var และ accum tensor จะได้รับการปกป้องด้วยการล็อค มิฉะนั้นพฤติกรรมจะไม่ได้กำหนดไว้ แต่อาจแสดงความขัดแย้งน้อยลง

ผลตอบแทน:

  • Output : เหมือนกับ "var"

ตัวสร้างและผู้ทำลาย

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)

คุณลักษณะสาธารณะ

operation
out

งานสาธารณะ

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

ฟังก์ชันคงที่สาธารณะ

UseLocking (bool x)

โครงสร้าง

เทนเซอร์โฟลว์ :: ops :: SparseApplyProximalAdagrad :: Attrs

ตัวตั้งค่าแอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ SparseApplyProximalAdagrad

คุณลักษณะสาธารณะ

การดำเนินการ 

Operation operation

ออก 

::tensorflow::Output out

งานสาธารณะ

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
)

โหนด 

::tensorflow::Node * node() const

ตัวดำเนินการ::tensorflow::อินพุต 

 operator::tensorflow::Input() const

ตัวดำเนินการ::tensorflow::เอาต์พุต 

 operator::tensorflow::Output() const

ฟังก์ชันคงที่สาธารณะ

ใช้ล็อค 

Attrs UseLocking(
  bool x
)