tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyProximalGradientDescent

স্থির লার্নিং রেট সহ FOBOS অ্যালগরিদম হিসেবে স্পার্স আপডেট '*var'।

সারসংক্ষেপ

অর্থাৎ, যে সারিগুলোর জন্য আমাদের grad আছে, সেগুলোর জন্য আমরা var নিম্নরূপে আপডেট করি: prox_v = var - alpha * grad var = sign(prox_v)/(1+alpha*l2) * max{|prox_v|-alpha*l1,0}

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• var: Variable() থেকে আসা উচিত।
• আলফা: স্কেলিং ফ্যাক্টর। অবশ্যই একটি স্কেলার হতে হবে।
• l1: L1 রেগুলারাইজেশন। অবশ্যই একটি স্কেলার হতে হবে।
• l2: L2 রেগুলারাইজেশন। অবশ্যই স্কেলার হতে হবে।
• grad: নতিমাত্রা।
• indices: var এবং accum-এর প্রথম ডাইমেনশনের সূচকসমূহের একটি ভেক্টর।

ঐচ্ছিক অ্যাট্রিবিউটসমূহ (দেখুন Attrs ):

• use_locking: যদি True হয়, তাহলে বিয়োগফলটি একটি লক দ্বারা সুরক্ষিত থাকবে; অন্যথায় এর আচরণ অনির্ধারিত, তবে এতে বিরোধ কম হতে পারে।

ফেরত:

• তৈরি করা Operation

জনসাধারণের বৈশিষ্ট্য

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
)