ResourceApplyProximalGradientDescent

सार्वजनिक अंतिम वर्ग रिसोर्सएप्लाईप्रॉक्सिमलग्रेडिएंटडिसेंट

निश्चित सीखने की दर के साथ '*var' को FOBOS एल्गोरिदम के रूप में अपडेट करें।

prox_v = var - अल्फा डेल्टा var = साइन(prox_v)/(1+अल्फा l2) अधिकतम{|prox_v|-अल्फा l1,0}

कक्षा रिसोर्सएप्लाईप्रॉक्सिमलग्रेडिएंटडिसेंट.ऑप्शंस ResourceApplyProximalGradientDescent के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ

डोरी OP_NAME इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

एक नए रिसोर्सएप्लाईप्रॉक्सिमलग्रैडिएंटडिसेंट ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

यूज़लॉकिंग (बूलियन यूज़लॉकिंग)

कक्षा org.tensorflow.op.RawOp से

अंतिम बूलियन	बराबर (वस्तु obj)
अंतिम पूर्णांक	हैश कोड ()
संचालन	ऑप () गणना की इस इकाई को एकल `Operation` के रूप में लौटाएँ।
अंतिम स्ट्रिंग	स्ट्रिंग ()

कक्षा java.lang.Object से

इंटरफ़ेस से org.tensorflow.op.Op

सार निष्पादन वातावरण	एनवी () उस निष्पादन वातावरण को लौटाएँ जिसमें यह ऑप बनाया गया था।
सार संचालन	ऑप () गणना की इस इकाई को एकल `Operation` के रूप में लौटाएँ।

स्थिरांक

इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

स्थिर मान: "ResourceApplyProximalGradientDescent"

दायरा	वर्तमान दायरा
वर	एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
अल्फा	मापन कारक। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
एल1	एल1 नियमितीकरण. एक अदिश राशि होनी चाहिए.
एल2	L2 नियमितीकरण. एक अदिश राशि होनी चाहिए.
डेल्टा	परिवर्तन।
विकल्प	वैकल्पिक गुण मान रखता है

लॉकिंग का उपयोग करें	यदि सत्य है, तो घटाव को ताले द्वारा संरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद प्रदर्शित कर सकता है।