Atualização esparsa '*var' como algoritmo FOBOS com taxa de aprendizagem fixa.
Ou seja, para as linhas para as quais temos grad, atualizamos var da seguinte forma: prox_v = var - alpha grad var = sign(prox_v)/(1+alpha l2) max{|prox_v|-alpha l1,0}
Classes aninhadas
| aula | ResourceSparseApplyProximalGradientDescent.Options | Atributos opcionais para ResourceSparseApplyProximalGradientDescent | |
Constantes
| Corda | OP_NAME | O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow |
Métodos Públicos
| estático <T estende TType > ResourceSparseApplyProximalGradientDescent | |
| ResourceSparseApplyProximalGradientDescent.Options estático | useLocking (booleano useLocking) |
Métodos herdados
Constantes
String final estática pública OP_NAME
O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow
Métodos Públicos
public static ResourceSparseApplyProximalGradientDescent create ( Escopo escopo, Operando <?> var, Operando <T> alfa, Operando <T> l1, Operando <T> l2, Operando <T> grad, Operando <? estende TNumber > índices, Opções... opções)
Método de fábrica para criar uma classe que agrupa uma nova operação ResourceSparseApplyProximalGradientDescent.
Parâmetros
| escopo | escopo atual |
|---|---|
| var | Deve ser de uma variável(). |
| alfa | Fator de escala. Deve ser um escalar. |
| l1 | Regularização L1. Deve ser um escalar. |
| l2 | Regularização L2. Deve ser um escalar. |
| graduado | O gradiente. |
| índices | Um vetor de índices na primeira dimensão de var e accum. |
| opções | carrega valores de atributos opcionais |
Devoluções
- uma nova instância de ResourceSparseApplyProximalGradientDescent
public static ResourceSparseApplyProximalGradientDescent.Options useLocking (booleano useLocking)
Parâmetros
| useLocking | Se for True, a subtração será protegida por um cadeado; caso contrário, o comportamento será indefinido, mas poderá apresentar menos contenção. |
|---|
Atualização esparsa '*var' como algoritmo FOBOS com taxa de aprendizagem fixa.
Ou seja, para as linhas para as quais temos grad, atualizamos var da seguinte forma: prox_v = var - alpha grad var = sign(prox_v)/(1+alpha l2) max{|prox_v|-alpha l1,0}
Classes aninhadas
| aula | ResourceSparseApplyProximalGradientDescent.Options | Atributos opcionais para ResourceSparseApplyProximalGradientDescent | |
Constantes
| Corda | OP_NAME | O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow |
Métodos Públicos
| estático <T estende TType > ResourceSparseApplyProximalGradientDescent | |
| ResourceSparseApplyProximalGradientDescent.Options estático | useLocking (booleano useLocking) |
Métodos herdados
Constantes
String final estática pública OP_NAME
O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow
Métodos Públicos
public static ResourceSparseApplyProximalGradientDescent create ( Escopo escopo, Operando <?> var, Operando <T> alfa, Operando <T> l1, Operando <T> l2, Operando <T> grad, Operando <? estende TNumber > índices, Opções... opções)
Método de fábrica para criar uma classe que agrupa uma nova operação ResourceSparseApplyProximalGradientDescent.
Parâmetros
| escopo | escopo atual |
|---|---|
| var | Deve ser de uma variável(). |
| alfa | Fator de escala. Deve ser um escalar. |
| l1 | Regularização L1. Deve ser um escalar. |
| l2 | Regularização L2. Deve ser um escalar. |
| graduado | O gradiente. |
| índices | Um vetor de índices na primeira dimensão de var e accum. |
| opções | carrega valores de atributos opcionais |
Devoluções
- uma nova instância de ResourceSparseApplyProximalGradientDescent
public static ResourceSparseApplyProximalGradientDescent.Options useLocking (booleano useLocking)
Parâmetros
| useLocking | Se for True, a subtração será protegida por um cadeado; caso contrário, o comportamento será indefinido, mas poderá apresentar menos contenção. |
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