공개 최종 클래스 ApplyProximalGradientDescent
고정 학습률을 사용하는 FOBOS 알고리즘으로 '*var'를 업데이트합니다.
prox_v = var - 알파 델타 var = sign(prox_v)/(1+alpha l2) max{|prox_v|-alpha l1,0}
중첩 클래스
| 수업 | ApplyProximalGradientDescent.Options | ApplyProximalGradientDescent 의 선택적 속성 | |
상수
| 끈 | OP_NAME | TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름 |
공개 방법
| 출력 <T> | 출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다. |
| static <T는 TType을 확장합니다. > ApplyProximalGradientDescent <T> | |
| 출력 <T> | 밖으로 () "var"와 동일합니다. |
| 정적 ApplyProximalGradientDescent.Options | useLocking (부울 useLocking) |
상속된 메서드
상수
공개 정적 최종 문자열 OP_NAME
TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름
상수 값: "ApplyProximalGradientDescent"
공개 방법
공개 출력 <T> asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
공개 정적 ApplyProximalGradientDescent <T> 생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> var, 피연산자 <T> 알파, 피연산자 <T> l1, 피연산자 <T> l2, 피연산자 <T> 델타, 옵션... 옵션)
새로운 ApplyProximalGradientDescent 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
| 범위 | 현재 범위 |
|---|---|
| var | Variable()에서 가져와야 합니다. |
| 알파 | 배율 인수. 스칼라여야 합니다. |
| l1 | L1 정규화. 스칼라여야 합니다. |
| l2 | L2 정규화. 스칼라여야 합니다. |
| 델타 | 변화. |
| 옵션 | 선택적 속성 값을 전달합니다. |
보고
- ApplyProximalGradientDescent의 새 인스턴스
공개 정적 ApplyProximalGradientDescent.Options useLocking (부울 useLocking)
매개변수
| 사용잠금 | True이면 빼기가 잠금으로 보호됩니다. 그렇지 않으면 동작이 정의되지 않지만 경합이 덜 나타날 수 있습니다. |
|---|