tensorflow ：： ops ：： SparseApplyProximalGradientDescent

固定学習率のFOBOSアルゴリズムとしてのスパース更新 '* var'。

概要

これは、卒業した行の場合、varを次のように更新します：$$prox_v = var - alpha * grad$$ $$var = sign(prox_v)/(1+alpha*l2) * max{|prox_v|-alpha*l1,0}$$

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。
• grad：グラデーション。
• インデックス：varとaccumの最初の次元へのインデックスのベクトル。

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

 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
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)