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訓練作戦

まとめ

クラス
tensorflow::ops::ApplyAdadelta	adadelta スキームに従って「*var」を更新します。
tensorflow::ops::ApplyAdagrad	adagrad スキームに従って「*var」を更新します。
tensorflow::ops::ApplyAdagradDA	近位の adagrad スキームに従って「*var」を更新します。
tensorflow::ops::ApplyAdam	Adam アルゴリズムに従って「*var」を更新します。
tensorflow::ops::ApplyAddSign	AddSign の更新に従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops::ApplyCenteredRMSProp	中心の RMSProp アルゴリズムに従って「*var」を更新します。
tensorflow::ops::ApplyFtrl	Ftrl-proximal スキームに従って「*var」を更新します。
tensorflow::ops::ApplyFtrlV2	Ftrl-proximal スキームに従って「*var」を更新します。
tensorflow::ops::ApplyGradientDescent	'var' から 'alpha' 'delta' を減算して更新します。
tensorflow::ops::ApplyMomentum	運動量スキームに従って「*var」を更新します。
tensorflow::ops::ApplyPowerSign	AddSign の更新に従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: applyProximalAdagrad	Adagrad 学習率の FOBOS に従って「var」と「accum」を更新します。
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。
tensorflow::ops::ApplyRMSProp	RMSProp アルゴリズムに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdadelta	adadelta スキームに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdagrad	adagrad スキームに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdagradDA	近位の adagrad スキームに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdam	Adam アルゴリズムに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdamWithAmsgrad	Adam アルゴリズムに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyAddSign	AddSign の更新に従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyCenteredRMSProp	中心の RMSProp アルゴリズムに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyFtrl	Ftrl-proximal スキームに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyFtrlV2	Ftrl-proximal スキームに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyGradientDescent	'var' から 'alpha' 'delta' を減算して更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyKerasMomentum	運動量スキームに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyMomentum	運動量スキームに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyPowerSign	AddSign の更新に従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyProximalAdagrad	Adagrad 学習率の FOBOS に従って「var」と「accum」を更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyProximalGradientDescent	「*var」を固定学習率の FOBOS アルゴリズムとして更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceApplyRMSProp	RMSProp アルゴリズムに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyAdadelta	var: Variable() から取得する必要があります。
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyAdagrad	adagrad スキームに従って、「var」および「accum」内の関連エントリを更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyAdagradDA	近位の adagrad スキームに従って、「var」と「accum」のエントリを更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyCenteredRMSProp	中心の RMSProp アルゴリズムに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyFtrl	Ftrl-proximal スキームに従って、「*var」内の関連エントリを更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyFtrlV2	Ftrl-proximal スキームに従って、「*var」内の関連エントリを更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyKerasMomentum	モメンタムスキームに従って、「var」と「accum」の関連エントリを更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyMomentum	モメンタムスキームに従って、「var」と「accum」の関連エントリを更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyProximalAdagrad	FOBOS アルゴリズムに従って、'var' および 'accum' 内のスパース更新エントリ。
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyProximalGradientDescent	学習率が固定された FOBOS アルゴリズムとして「*var」をスパース更新します。
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyRMSProp	RMSProp アルゴリズムに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: SparseApplyAdadelta	var: Variable() から取得する必要があります。
tensorflow:: ops:: SparseApplyAdagrad	adagrad スキームに従って、「var」および「accum」内の関連エントリを更新します。
tensorflow:: ops:: SparseApplyAdagradDA	近位の adagrad スキームに従って、「var」と「accum」のエントリを更新します。
tensorflow:: ops:: SparseApplyCenteredRMSProp	中心の RMSProp アルゴリズムに従って「*var」を更新します。
tensorflow:: ops:: SparseApplyFtrl	Ftrl-proximal スキームに従って、「*var」内の関連エントリを更新します。
tensorflow:: ops:: SparseApplyFtrlV2	Ftrl-proximal スキームに従って、「*var」内の関連エントリを更新します。
tensorflow:: ops:: SparseApplyMomentum	モメンタムスキームに従って、「var」と「accum」の関連エントリを更新します。
tensorflow:: ops:: SparseApplyProximalAdagrad	FOBOS アルゴリズムに従って、'var' および 'accum' 内のスパース更新エントリ。
tensorflow:: ops:: SparseApplyProximalGradientDescent	学習率が固定された FOBOS アルゴリズムとして「*var」をスパース更新します。
tensorflow:: ops:: SparseApplyRMSProp	RMSProp アルゴリズムに従って「*var」を更新します。

訓練作戦

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