ApplyProximalGradientDescent

パブリック最終クラスApplyProximalGradientDescent

「*var」を固定学習率の FOBOS アルゴリズムとして更新します。

prox_v = var - アルファデルタ var =sign(prox_v)/(1+alpha l2) max{|prox_v|-alpha l1,0}

ネストされたクラス

クラスapplyProximalGradientDescent.Options ApplyProximalGradientDescentのオプションの属性

定数

弦OP_NAME TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

パブリックメソッド

出力<T>
asOutput ()
テンソルのシンボリック ハンドルを返します。
static <T extends TType > applyProximalGradientDescent <T>
create (スコープscope、オペランド<T>変数、オペランド<T>アルファ、オペランド<T>l1、オペランド<T>l2、オペランド<T>デルタ、オプション...オプション)
新しいApplyProximalGradientDescent操作をラップするクラスを作成するファクトリ メソッド。
出力<T>
外（）
「var」と同じです。
静的ApplyProximalGradientDescent.Options
useLocking (ブール型 useLocking)

継承されたメソッド

定数

パブリック静的最終文字列OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

定数値: "ApplyProximalGradientDescent"

パブリックメソッド

public Output <T> asOutput ()

テンソルのシンボリック ハンドルを返します。

TensorFlow オペレーションへの入力は、別の TensorFlow オペレーションの出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリック ハンドルを取得するために使用されます。

public static applyProximalGradientDescent <T> create (スコープスコープ、オペランド<T> var、オペランド<T> アルファ、オペランド<T> l1、オペランド<T> l2、オペランド<T> デルタ、オプション...オプション)

新しいApplyProximalGradientDescent操作をラップするクラスを作成するファクトリ メソッド。

パラメーター
範囲現在のスコープ
変数Variable() から取得する必要があります。
アルファスケーリング係数。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。
デルタ変化。
オプションオプションの属性値を持ちます
戻り値
  • applyProximalGradientDescent の新しいインスタンス

public出力<T> out ()

「var」と同じです。

public static applyProximalGradientDescent.Options useLocking (Boolean useLocking)

パラメーター
使用ロックTrue の場合、減算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。