ResourceSparseApplyProximalGradientDescent

パブリック最終クラスResourceSparseApplyProximalGradientDescent

学習率が固定された FOBOS アルゴリズムとして「*var」をスパース更新します。

つまり、grad がある行については、var を次のように更新します。 prox_v = var - alpha grad var =sign(prox_v)/(1+alpha l2) max{|prox_v|-alpha l1,0}

ネストされたクラス

クラス

ResourceSparseApplyProximalGradientDescent.Options

ResourceSparseApplyProximalGradientDescentのオプション属性

定数

弦

OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

パブリックメソッド

static <T extends TType > ResourceSparseApplyProximalGradientDescent	create (スコープスコープ、オペランド<?> var、オペランド<T> alpha、オペランド<T> l1、オペランド<T> l2、オペランド<T> grad、オペランド<? extends TNumber > インデックス、オプション...オプション) 新しい ResourceSparseApplyProximalGradientDescent 操作をラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
静的ResourceSparseApplyProximalGradientDescent.Options	useLocking (ブール型 useLocking)

継承されたメソッド

クラスorg.tensorflow.op.RawOpから

最終ブール値	等しい(オブジェクトオブジェクト)
最終整数	ハッシュコード（）
手術	オプ() この計算単位を単一のOperationとして返します。
最後の文字列	toString ()

クラスjava.lang.Objectから

ブール値	等しい(オブジェクト arg0)
最終クラス<?>	getクラス()
整数	ハッシュコード（）
最後の空白	通知する()
最後の空白	すべて通知()
弦	toString ()
最後の空白	wait (long arg0, int arg1)
最後の空白	待機(長い引数0)
最後の空白	待って（）

インターフェースorg.tensorflow.op.Opから

抽象的な実行環境	環境() このオペレーションが作成された実行環境を返します。
抽象的な操作	オプ() この計算単位を単一のOperationとして返します。

定数

パブリック静的最終文字列OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

定数値: "ResourceSparseApplyProximalGradientDescent"

パブリックメソッド

public static ResourceSparseApplyProximalGradientDescent create (スコープスコープ、オペランド<?> var、オペランド<T> alpha、オペランド<T> l1、オペランド<T> l2、オペランド<T> grad、オペランド<? extends TNumber > インデックス、オプション...オプション）

新しい ResourceSparseApplyProximalGradientDescent 操作をラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。

パラメーター

範囲	現在のスコープ
変数	Variable() から取得する必要があります。
アルファ	スケーリング係数。スカラーでなければなりません。
l1	L1 正則化。スカラーでなければなりません。
l2	L2 正則化。スカラーでなければなりません。
卒業生	グラデーション。
インデックス	var と accum の最初の次元へのインデックスのベクトル。
オプション	オプションの属性値を持ちます

戻り値

• ResourceSparseApplyProximalGradientDescent の新しいインスタンス

public static ResourceSparseApplyProximalGradientDescent.Options useLocking (Boolean useLocking)

パラメーター

使用ロック	True の場合、減算はロックによって保護されます。それ以外の場合、動作は未定義ですが、競合が少なくなる可能性があります。

、

パブリック最終クラスResourceSparseApplyProximalGradientDescent

学習率が固定された FOBOS アルゴリズムとして「*var」をスパース更新します。

つまり、grad がある行については、var を次のように更新します。 prox_v = var - alpha grad var =sign(prox_v)/(1+alpha l2) max{|prox_v|-alpha l1,0}

ネストされたクラス

クラス

ResourceSparseApplyProximalGradientDescent.Options

ResourceSparseApplyProximalGradientDescentのオプション属性

定数

弦

OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

パブリックメソッド

static <T extends TType > ResourceSparseApplyProximalGradientDescent	create (スコープスコープ、オペランド<?> var、オペランド<T> alpha、オペランド<T> l1、オペランド<T> l2、オペランド<T> grad、オペランド<? extends TNumber > インデックス、オプション...オプション) 新しい ResourceSparseApplyProximalGradientDescent 操作をラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
静的ResourceSparseApplyProximalGradientDescent.Options	useLocking (ブール型 useLocking)

継承されたメソッド

クラスorg.tensorflow.op.RawOpから

最終ブール値	等しい(オブジェクトオブジェクト)
最終整数	ハッシュコード（）
手術	オプ() この計算単位を単一のOperationとして返します。
最後の文字列	toString ()

クラスjava.lang.Objectから

ブール値	等しい(オブジェクト arg0)
最終クラス<?>	getクラス()
整数	ハッシュコード（）
最後の空白	通知する()
最後の空白	すべて通知()
弦	toString ()
最後の空白	wait (long arg0, int arg1)
最後の空白	待機(長い引数0)
最後の空白	待って（）

インターフェースorg.tensorflow.op.Opから

抽象的な実行環境	環境() このオペレーションが作成された実行環境を返します。
抽象的な操作	オプ() この計算単位を単一のOperationとして返します。

定数

パブリック静的最終文字列OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

定数値: "ResourceSparseApplyProximalGradientDescent"

パブリックメソッド

public static ResourceSparseApplyProximalGradientDescent create (スコープスコープ、オペランド<?> var、オペランド<T> alpha、オペランド<T> l1、オペランド<T> l2、オペランド<T> grad、オペランド<? extends TNumber > インデックス、オプション...オプション）

新しい ResourceSparseApplyProximalGradientDescent 操作をラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。

パラメーター

範囲	現在のスコープ
変数	Variable() から取得する必要があります。
アルファ	スケーリング係数。スカラーでなければなりません。
l1	L1 正則化。スカラーでなければなりません。
l2	L2 正則化。スカラーでなければなりません。
卒業生	グラデーション。
インデックス	var と accum の最初の次元へのインデックスのベクトル。
オプション	オプションの属性値を持ちます

戻り値

• ResourceSparseApplyProximalGradientDescent の新しいインスタンス

public static ResourceSparseApplyProximalGradientDescent.Options useLocking (Boolean useLocking)

パラメーター

使用ロック	True の場合、減算はロックによって保護されます。それ以外の場合、動作は未定義ですが、競合が少なくなる可能性があります。