tensorflow:: ops:: ResourceApplyProximalGradientDescent

निश्चित लर्निंग रेट के साथ FOBOS एल्गोरिदम के रूप में '*var' को अपडेट करें।

सारांश

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

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• var: यह एक Variable() से होना चाहिए।
• अल्फा: स्केलिंग फैक्टर। यह एक स्केलर होना चाहिए।
• l1: L1 नियमितीकरण। यह एक अदिश राशि होनी चाहिए।
• l2: L2 नियमितीकरण। यह एक अदिश राशि होनी चाहिए।
• डेल्टा: परिवर्तन।

वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs ):

• use_locking: यदि True है, तो घटाव को लॉक द्वारा सुरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन इसमें कम टकराव हो सकता है।

प्रतिफल:

• निर्मित Operation

सार्वजनिक विशेषताएँ

Operation operation

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

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

 operator::tensorflow::Operation() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)