ResourceApplyProximalGradientDescent

genel son sınıf ResourceApplyProximalGradientDescent

'*var'ı sabit öğrenme oranına sahip FOBOS algoritması olarak güncelleyin.

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

sınıf ResourceApplyProximalGradientDescent.Options ResourceApplyProximalGradientDescent için isteğe bağlı özellikler

Sicim OP_NAME Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

static <T, TType'ı genişletir > ResourceApplyProximalGradientDescent	create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <?> var, İşlenen <T> alfa, İşlenen <T> l1, İşlenen <T> l2, İşlenen <T> delta, Seçenekler... seçenekleri) Yeni bir ResourceApplyProximalGradientDescent işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
statik ResourceApplyProximalGradientDescent.Options	useLocking (Boolean useLocking)

son boole değeri	eşittir (Nesne nesnesi)
son int	hash kodu ()
Operasyon	işlem () Bu hesaplama birimini tek bir `Operation` olarak döndürün.
son Dize	toString ()

Java.lang.Object sınıfından

özet Yürütme Ortamı	env () Bu operasyonun oluşturulduğu yürütme ortamını döndürün.
soyut Operasyon	işlem () Bu hesaplama birimini tek bir `Operation` olarak döndürün.

Sabitler

Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Sabit Değer: "ResourceApplyProximalGradientDescent"

Yeni bir ResourceApplyProximalGradientDescent işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.

kapsam	mevcut kapsam
var	Bir Variable()'dan olmalıdır.
alfa	Ölçekleme faktörü. Bir skaler olmalı.
l1	L1 düzenlemesi. Bir skaler olmalı.
l2	L2 düzenlemesi. Bir skaler olmalı.
delta	Değişim.
seçenekler	isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır

KullanımKilitleme	True ise çıkarma işlemi bir kilitle korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır ancak daha az çekişme sergileyebilir.