ResourceApplyProximalGradientDescent

공개 최종 클래스 ResourceApplyProximalGradientDescent

고정 학습률을 사용하는 FOBOS 알고리즘으로 '*var'를 업데이트합니다.

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

중첩 클래스

수업

ResourceApplyProximalGradientDescent.Options

ResourceApplyProximalGradientDescent 의 선택적 속성

상수

끈

OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

공개 방법

static <T는 TType을 확장합니다. > ResourceApplyProximalGradientDescent	생성 ( 범위 범위, 피연산자 <?> var, 피연산자 <T> 알파, 피연산자 <T> l1, 피연산자 <T> l2, 피연산자 <T> 델타, 옵션... 옵션) 새로운 ResourceApplyProximalGradientDescent 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
정적 ResourceApplyProximalGradientDescent.Options	useLocking (부울 useLocking)

상속된 메서드

org.tensorflow.op.RawOp 클래스에서

최종 부울	같음 (객체 객체)
최종 정수	해시 코드 ()
작업	op () 이 계산 단위를 단일 Operation 으로 반환합니다.
최종 문자열	toString ()

java.lang.Object 클래스에서

부울	같음 (개체 arg0)
마지막 수업<?>	getClass ()
정수	해시 코드 ()
최종 무효	알림 ()
최종 무효	통지모두 ()
끈	toString ()
최종 무효	대기 (long arg0, int arg1)
최종 무효	기다리세요 (긴 arg0)
최종 무효	기다리다 ()

인터페이스 org.tensorflow.op.Op 에서

추상 실행환경	환경 () 이 작업이 생성된 실행 환경을 반환합니다.
추상적인 작업	op () 이 계산 단위를 단일 Operation 으로 반환합니다.

상수

공개 정적 최종 문자열 OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "ResourceApplyProximalGradientDescent"

공개 방법

공개 정적 ResourceApplyProximalGradientDescent 생성 ( 범위 범위, 피연산자 <?> var, 피연산자 <T> 알파, 피연산자 <T> l1, 피연산자 <T> l2, 피연산자 <T> 델타, 옵션... 옵션)

새로운 ResourceApplyProximalGradientDescent 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수

범위	현재 범위
var	Variable()에서 가져와야 합니다.
알파	배율 인수. 스칼라여야 합니다.
l1	L1 정규화. 스칼라여야 합니다.
l2	L2 정규화. 스칼라여야 합니다.
델타	변화.
옵션	선택적 속성 값을 전달합니다.

보고

• ResourceApplyProximalGradientDescent의 새 인스턴스

공개 정적 ResourceApplyProximalGradientDescent.Options useLocking (부울 useLocking)

매개변수

사용잠금	True이면 빼기가 잠금으로 보호됩니다. 그렇지 않으면 동작이 정의되지 않지만 경합이 덜 나타날 수 있습니다.