tensorflow :: ops :: ApplyProximalGradientDescent

고정 학습률로 '* var'를 FOBOS 알고리즘으로 업데이트합니다.

요약

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

인수 :

• 범위 : 범위 개체
• var : Variable ()에서 가져와야합니다.
• 알파 : 스케일링 인자. 스칼라 여야합니다.
• l1 : L1 정규화. 스칼라 여야합니다.
• l2 : L2 정규화. 스칼라 여야합니다.
• 델타 : 변경입니다.

선택적 속성 ( Attrs 참조) :

• use_locking : True면 빼기는 잠금으로 보호됩니다. 그렇지 않으면 동작이 정의되지 않지만 경합이 적을 수 있습니다.

보고:

• Output : "var"와 동일합니다.

공용 속성

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
)