تينسورفلو :: العمليات :: ResourceSparseApplyProximalGradientDescent

تحديث متفرقة "* var" كخوارزمية FOBOS مع معدل تعلم ثابت.

ملخص

هذا بالنسبة للصفوف التي لدينا grad لها ، نقوم بتحديث var على النحو التالي: prox_v = var - alpha * grad var = sign (prox_v) / (1 + alpha * l2) * max {| prox_v | -alpha * l1،0}

الحجج:

• النطاق: كائن النطاق
• var: يجب أن يكون من متغير ().
• ألفا: عامل التحجيم. يجب أن يكون عددًا.
• l1: تسوية L1. يجب أن يكون عددًا.
• l2: تسوية L2. يجب أن يكون عددًا.
• غراد: التدرج.
• المؤشرات: متجه من المؤشرات في البعد الأول من var و stack.

السمات الاختيارية (انظر Attrs ):

• use_locking: إذا كان هذا صحيحًا ، فسيتم حماية عملية الطرح بقفل ؛ وبخلاف ذلك ، يكون السلوك غير محدد ، ولكنه قد يعرض خلافًا أقل.

عائدات:

• Operation تم إنشاؤها

السمات العامة

Operation operation

 ResourceSparseApplyProximalGradientDescent(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input alpha,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices
)

 ResourceSparseApplyProximalGradientDescent(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input alpha,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  const ResourceSparseApplyProximalGradientDescent::Attrs & attrs
)

 operator::tensorflow::Operation() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)