tensorflow ：： ops ：： ApplyProximalGradientDescent

'* var'を固定学習率のFOBOSアルゴリズムとして更新します。

概要

prox_v = var-alpha * delta var = sign（prox_v）/（1 + alpha * l2）* max {| prox_v | -alpha * l1,0}

引数：

• スコープ：スコープオブジェクト
• var：Variable（）からのものである必要があります。
• alpha：スケーリング係数。スカラーである必要があります。
• l1：L1正則化。スカラーである必要があります。
• l2：L2正則化。スカラーである必要があります。
• デルタ：変更。

オプションの属性（参照Attrs ）：

• use_locking：Trueの場合、減算はロックによって保護されます。それ以外の場合、動作は定義されていませんが、競合が少なくなる可能性があります。

戻り値：

• Output ：「var」と同じ。

パブリック属性

Operation operation

::tensorflow::Output out

 ApplyProximalGradientDescent(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input alpha,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input delta
)

 ApplyProximalGradientDescent(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input alpha,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input delta,
  const ApplyProximalGradientDescent::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)