tensorflow :: opérations :: ResourceSparseApplyProximalGradientDescent

Mise à jour éparse '* var' en tant qu'algorithme FOBOS avec taux d'apprentissage fixe.

Résumé

C'est pour les lignes pour lesquelles nous avons grad, nous mettons à jour var comme suit: prox_v = var - alpha * grad var = sign (prox_v) / (1 + alpha * l2) * max {| prox_v | -alpha * l1,0}

Arguments:

• scope: un objet Scope
• var: Doit provenir d'une variable ().
• alpha: facteur d'échelle. Doit être un scalaire.
• l1: régularisation L1. Doit être un scalaire.
• l2: régularisation L2. Doit être un scalaire.
• grad: Le dégradé.
• indices: Un vecteur d'indices dans la première dimension de var et accum.

Attributs facultatifs (voir Attrs ):

• use_locking: Si True, la soustraction sera protégée par un verrou; sinon, le comportement n'est pas défini, mais peut présenter moins de conflits.

Retour:

• l' Operation créée

Attributs publics

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
)