ResourceSparseApplyProximalGradientDescent

genel son sınıf ResourceSparseApplyProximalGradientDescent

Sabit öğrenme oranına sahip FOBOS algoritması olarak seyrek güncelleme '*var'.

Yani, derecelendirdiğimiz satırlar için var'ı şu şekilde güncelleriz: prox_v = var - alpha grad var =sign(prox_v)/(1+alpha l2) max{|prox_v|-alpha l1,0}

İç İçe Sınıflar

sınıf ResourceSparseApplyProximalGradientDescent.Options ResourceSparseApplyProximalGradientDescent için isteğe bağlı özellikler

Sabitler

Sicim OP_NAME Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Genel Yöntemler

static <T, TType'ı genişletir > ResourceSparseApplyProximalGradientDescent	create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <?> var, İşlenen <T> alfa, İşlenen <T> l1, İşlenen <T> l2, İşlenen <T> grad, İşlenen <? extends TNumber > dizinler, Seçenekler... seçenekler) Yeni bir ResourceSparseApplyProximalGradientDescent işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
statik ResourceSparseApplyProximalGradientDescent.Options	useLocking (Boolean useLocking)

Kalıtsal Yöntemler

org.tensorflow.op.RawOp sınıfından

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

boolean	eşittir (Nesne arg0)
son Sınıf<?>	getClass ()
int	hash kodu ()
son boşluk	bildir ()
son boşluk	tümünü bildir ()
Sicim	toString ()
son boşluk	bekle (uzun arg0, int arg1)
son boşluk	bekle (uzun arg0)
son boşluk	Beklemek ()

org.tensorflow.op.Op arayüzünden

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

Sabitler

genel statik son Dize OP_NAME

Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Sabit Değer: "ResourceSparseApplyProximalGradientDescent"

Genel Yöntemler

public static ResourceSparseApplyProximalGradientDescent create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <?> var, İşlenen <T> alfa, İşlenen <T> l1, İşlenen <T> l2, İşlenen <T> grad, İşlenen <? extends TNumber > indeksler, Seçenekler... seçenekler)

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

Parametreler

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.
mezun	Gradyan.
endeksler	var ve accum'un birinci boyutuna ait indekslerin bir vektörü.
seçenekler	isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır

İadeler

ResourceSparseApplyProximalGradientDescent'in yeni bir örneği

public static ResourceSparseApplyProximalGradientDescent.Seçenekler useLocking (Boolean useLocking)

Parametreler

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