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ResourceApplyProximalGradientDescent

clase final pública ResourceApplyProximalGradientDescent

Actualice '*var' como algoritmo FOBOS con tasa de aprendizaje fija.

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

clase ResourceApplyProximalGradientDescent.Opciones Atributos opcionales para ResourceApplyProximalGradientDescent

Cadena OP_NOMBRE El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.

estático <T extiende TType > ResourceApplyProximalGradientDescent	crear (alcance alcance , operando <?> var, operando <T> alfa, operando <T> l1, operando <T> l2, operando <T> delta, opciones... opciones) Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ResourceApplyProximalGradientDescent.
Estático ResourceApplyProximalGradientDescent.Options	useLocking (uso booleano Locking)

booleano final	es igual (Objeto obj)
entero final	código hash ()
Operación	operación () Devuelve esta unidad de cálculo como una única `Operation` .
cadena final	Encadenar ()

De la clase java.lang.Object

entorno de ejecución abstracto	entorno () Devuelve el entorno de ejecución en el que se creó esta operación.
operación abstracta	operación () Devuelve esta unidad de cálculo como una única `Operation` .

Constantes

El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.

Valor constante: "ResourceApplyProximalGradientDescent"

Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ResourceApplyProximalGradientDescent.

alcance	alcance actual
var	Debe ser de una Variable().
alfa	Factor de escala. Debe ser un escalar.
l1	Regularización L1. Debe ser un escalar.
l2	Regularización L2. Debe ser un escalar.
delta	El cambio.
opciones	lleva valores de atributos opcionales

utilizarBloqueo	Si es Verdadero, la resta estará protegida por un candado; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede presentar menos contención.