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Tensorflow :: ops :: SparseApplyProximalGradientDescent

#include <training_ops.h>

Spärliches Update '* var' als FOBOS-Algorithmus mit fester Lernrate.

Zusammenfassung

Das heißt, für Zeilen, für die wir grad haben, aktualisieren wir var wie folgt: $$prox_v = var - alpha * grad$$ $$var = sign(prox_v)/(1+alpha*l2) * max{|prox_v|-alpha*l1,0}$$

Argumente:

  • scope: Ein Scope- Objekt
  • var: Sollte von einer Variablen stammen ().
  • Alpha: Skalierungsfaktor. Muss ein Skalar sein.
  • l1: L1-Regularisierung. Muss ein Skalar sein.
  • l2: L2-Regularisierung. Muss ein Skalar sein.
  • grad: Der Gradient.
  • Indizes: Ein Vektor von Indizes in die erste Dimension von var und accum.

Optionale Attribute (siehe Attrs ):

  • use_locking: Wenn True, wird die Subtraktion durch eine Sperre geschützt. Andernfalls ist das Verhalten undefiniert, weist jedoch möglicherweise weniger Konflikte auf.

Kehrt zurück:

Konstruktoren und Destruktoren

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

Öffentliche Attribute

operation
out

Öffentliche Funktionen

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

Öffentliche statische Funktionen

UseLocking (bool x)

Strukturen

tensorflow :: ops :: SparseApplyProximalGradientDescent :: Attrs

Optionale Attributsetzer für SparseApplyProximalGradientDescent .

Öffentliche Attribute

Operation

Operation operation

aus

::tensorflow::Output out

Öffentliche Funktionen

SparseApplyProximalGradientDescent

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

SparseApplyProximalGradientDescent

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

Knoten

::tensorflow::Node * node() const 

operator :: tensorflow :: Input

 operator::tensorflow::Input() const 

operator :: tensorflow :: Output

 operator::tensorflow::Output() const 

Öffentliche statische Funktionen

UseLocking

Attrs UseLocking(
  bool x
)