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mindspore.nn.ProximalAdagrad
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.. py:class:: mindspore.nn.ProximalAdagrad(*args, **kwargs)
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ProximalAdagrad算法的实现。
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ProximalAdagrad用于在线学习和随机优化。
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请参阅论文 `Efficient Learning using Forward-Backward Splitting <http://papers.nips.cc//paper/3793-efficient-learning-using-forward-backward-splitting.pdf>`_。
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.. math::
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accum_{t+1} = accum_{t} + g * g
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.. math::
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\text{prox_v} = w_{t} - \gamma * g * \frac{1}{\sqrt{accum_{t+1}}}
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.. math::
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w_{t+1} = \frac{sign(\text{prox_v})}{1 + \gamma * l2} * \max(\left| \text{prox_v} \right| - \gamma * l1, 0)
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其中， :math:`g` 、 :math:`\gamma` 、 :math:`w` 、 :math:`accum` 和 :math:`t` 分别表示 `grads` 、 `learning_rate` 、 `params` 、累加器和当前step。
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.. note::
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.. include:: mindspore.nn.optim_note_sparse.rst
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.. include:: mindspore.nn.optim_note_weight_decay.rst
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**参数：**
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- **params** (Union[list[Parameter], list[dict]]) - 必须是 `Parameter` 组成的列表或字典组成的列表。当列表元素是字典时，字典的键可以是"params"、"lr"、"weight_decay"、"grad_centralization"和"order_params"：
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.. include:: mindspore.nn.optim_group_param.rst
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.. include:: mindspore.nn.optim_group_lr.rst
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.. include:: mindspore.nn.optim_group_dynamic_weight_decay.rst
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.. include:: mindspore.nn.optim_group_gc.rst
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.. include:: mindspore.nn.optim_group_order.rst
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- **accum** (float) - 累加器 `accum` 的初始值，起始值必须为零或正值。默认值：0.1。
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- **learning_rate** (Union[float, Tensor, Iterable, LearningRateSchedule]): 默认值：1e-3。
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.. include:: mindspore.nn.optim_arg_dynamic_lr.rst
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- **l1** (float):l1正则化强度，必须大于或等于零。默认值：0.0。
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- **l2** (float):l2正则化强度，必须大于或等于零。默认值：0.0。
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- **use_locking** (bool) - 如果为True，则更新操作使用锁保护。默认值：False。
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.. include:: mindspore.nn.optim_arg_loss_scale.rst
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- **weight_decay** (Union[float, int, Cell]) - 权重衰减（L2 penalty）。默认值：0.0。
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.. include:: mindspore.nn.optim_arg_dynamic_wd.rst
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**输入：**
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- **grads** (tuple[Tensor]) - 优化器中 `params` 的梯度，shape与优化器中的 `params` 相同。
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**输出：**
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Tensor[bool]，值为True。
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**异常：**
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- **TypeError** - `learning_rate` 不是int、float、Tensor、Iterable或LearningRateSchedule。
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- **TypeError** - `parameters` 的元素不是Parameter或字典。
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- **TypeError** - `accum`、`l1`、`l2` 或 `loss_scale` 不是float。
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- **TypeError** - `weight_decay` 不是float或int。
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- **ValueError** - `loss_scale` 小于或等于0。
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- **ValueError** - `accum`、`l1`、`l2` 或 `weight_decay` 小于0。
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.. include:: mindspore.nn.optim_target_unique_for_sparse.rst
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