ResourceApplyProximalGradientDescent

পাবলিক ফাইনাল ক্লাস রিসোর্সঅ্যাপ্লাইপ্রক্সিমাল গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট

স্থির শেখার হার সহ FOBOS অ্যালগরিদম হিসাবে '*var' আপডেট করুন।

prox_v = var - আলফা ডেল্টা var = চিহ্ন(prox_v)/(1+আলফা l2) সর্বোচ্চ{|prox_v|-আলফা l1,0}

ক্লাস ResourceApplyProximalGradientDescent.Options ResourceApplyProximalGradientDescent এর জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য

স্ট্রিং OP_NAME এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত

static <T TType প্রসারিত করে > ResourceApplyProximalGradientDescent

একটি নতুন ResourceApplyProximalGradientDescent অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।

ইউজ লকিং (বুলিয়ান ইউজ লকিং)

org.tensorflow.op.RawOp ক্লাস থেকে

চূড়ান্ত বুলিয়ান	সমান (অবজেক্ট অবজেক্ট)
চূড়ান্ত int	হ্যাশ কোড ()
অপারেশন	অপ () একটি একক `Operation` হিসাবে গণনার এই ইউনিটটি ফেরত দিন।
চূড়ান্ত স্ট্রিং	স্ট্রিং ()

java.lang.Object ক্লাস থেকে

ইন্টারফেস org.tensorflow.op.Op থেকে

বিমূর্ত মৃত্যুদন্ড পরিবেশ	env () এই অপারেটিং সিস্টেম তৈরি করা হয়েছিল সেই এক্সিকিউশন এনভায়রনমেন্ট ফিরিয়ে দিন।
বিমূর্ত অপারেশন	অপ () একটি একক `Operation` হিসাবে গণনার এই ইউনিটটি ফেরত দিন।

ধ্রুবক

এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত

ধ্রুবক মান: "রিসোর্স অ্যাপ্লাইপ্রক্সিমাল গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট"

সুযোগ	বর্তমান সুযোগ
var	একটি পরিবর্তনশীল() থেকে হওয়া উচিত।
আলফা	স্কেলিং ফ্যাক্টর। একটি স্কেলার হতে হবে।
l1	L1 নিয়মিতকরণ। একটি স্কেলার হতে হবে।
l2	L2 নিয়মিতকরণ। একটি স্কেলার হতে হবে।
ডেল্টা	পরিবর্তন.
বিকল্প	ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য মান বহন করে

লকিং ব্যবহার করুন	সত্য হলে, বিয়োগ একটি লক দ্বারা সুরক্ষিত হবে; অন্যথায় আচরণটি অনির্ধারিত, তবে কম বিরোধ প্রদর্শন করতে পারে।