ResourceApplyProximalGradientDescent คลาสสุดท้ายสาธารณะ
อัปเดต '*var' เป็นอัลกอริทึม FOBOS ด้วยอัตราการเรียนรู้คงที่
prox_v = var - อัลฟา เดลต้า var = เครื่องหมาย (prox_v)/(1+อัลฟา l2) สูงสุด{|prox_v|-อัลฟา l1,0}
คลาสที่ซ้อนกัน
ระดับ | ResourceApplyProximalGradientDescent.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ ResourceApplyProximalGradientDescent |
ค่าคงที่
สตริง | OP_NAME | ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow |
วิธีการสาธารณะ
คงที่ <T ขยาย TType > ResourceApplyProximalGradientDescent | สร้าง ( ขอบเขต ขอบเขต ตัวดำเนินการ <?> var, ตัวดำเนินการ <T> อัลฟา, ตัวดำเนินการ <T> l1, ตัวดำเนินการ <T> l2, ตัวดำเนินการ <T> เดลต้า, ตัวเลือก... ตัวเลือก) วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ ResourceApplyProximalGradientDescent ใหม่ |
ResourceApplyProximalGradientDescent.Options แบบคงที่ | useLocking (การใช้ล็อคแบบบูลีน) |
วิธีการสืบทอด
ค่าคงที่
สตริงสุดท้ายแบบคงที่สาธารณะ OP_NAME
ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow
ค่าคงที่: "ResourceApplyProximalGradientDescent"
วิธีการสาธารณะ
ResourceApplyProximalGradientDescent แบบคงที่สาธารณะ สร้าง (ขอบเขต ขอบเขต , ตัวดำเนินการ <?> var, ตัวดำเนินการ <T> อัลฟา, ตัวดำเนินการ <T> l1, ตัวดำเนินการ <T> l2, ตัวดำเนินการ <T> เดลต้า, ตัวเลือก... ตัวเลือก)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ ResourceApplyProximalGradientDescent ใหม่
พารามิเตอร์
ขอบเขต | ขอบเขตปัจจุบัน |
---|---|
var | ควรมาจากตัวแปร () |
อัลฟ่า | ปัจจัยการปรับขนาด ต้องเป็นสเกลาร์ |
l1 | การทำให้เป็นมาตรฐาน L1 ต้องเป็นสเกลาร์ |
l2 | การทำให้เป็นมาตรฐานของ L2 ต้องเป็นสเกลาร์ |
เดลต้า | การเปลี่ยนแปลง. |
ตัวเลือก | มีค่าแอตทริบิวต์ทางเลือก |
การส่งคืน
- อินสแตนซ์ใหม่ของ ResourceApplyProximalGradientDescent
ResourceApplyProximalGradientDescent.Options แบบคงที่สาธารณะ useLocking (useLocking แบบบูลีน)
พารามิเตอร์
ใช้ล็อค | ถ้าเป็นจริง การลบจะถูกป้องกันด้วยการล็อค มิฉะนั้นพฤติกรรมจะไม่ได้กำหนดไว้ แต่อาจแสดงความขัดแย้งน้อยลง |
---|