SparseApplyProximalGradientDescent

clase final pública SparseApplyProximalGradientDescent

Actualización escasa '*var' como algoritmo FOBOS con tasa de aprendizaje fija.

Es decir, para las filas para las que hemos graduado, actualizamos var de la siguiente manera: $$prox_v = var - alpha grad$$$$var = sign(prox_v)/(1+alphal2) max{|prox_v|-alphal1,0}$$

Clases anidadas

clase SparseApplyProximalGradientDescent.Opciones Atributos opcionales para SparseApplyProximalGradientDescent

Constantes

Cadena OP_NOMBRE El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.

Métodos públicos

Salida <T>
como salida ()
Devuelve el identificador simbólico del tensor.
estático <T extiende TType > SparseApplyProximalGradientDescent <T>
crear ( alcance alcance, operando <T> var, operando <T> alfa, operando <T> l1, operando <T> l2, operando <T> grad, operando <? extiende TNumber > índices, opciones... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación SparseApplyProximalGradientDescent.
Salida <T>
afuera ()
Igual que "var".
Estático SparseApplyProximalGradientDescent.Options
useLocking (uso booleano Locking)

Métodos heredados

Constantes

Cadena final estática pública OP_NAME

El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.

Valor constante: "SparseApplyProximalGradientDescent"

Métodos públicos

Salida pública <T> como Salida ()

Devuelve el identificador simbólico del tensor.

Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.

público estático SparseApplyProximalGradientDescent <T> crear ( Alcance alcance, Operando <T> var, Operando <T> alfa, Operando <T> l1, Operando <T> l2, Operando <T> grad, Operando <? extiende TNumber > índices, Opciones ... opciones)

Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación SparseApplyProximalGradientDescent.

Parámetros
alcance alcance actual
var Debe ser de una Variable().
alfa Factor de escala. Debe ser un escalar.
l1 Regularización L1. Debe ser un escalar.
l2 Regularización L2. Debe ser un escalar.
graduado El gradiente.
índices Un vector de índices en la primera dimensión de var y accum.
opciones lleva valores de atributos opcionales
Devoluciones
  • una nueva instancia de SparseApplyProximalGradientDescent

Salida pública <T> salida ()

Igual que "var".

público estático SparseApplyProximalGradientDescent.Options useLocking (uso booleanoLocking)

Parámetros
utilizarBloqueo Si es Verdadero, la resta estará protegida por un candado; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede presentar menos contención.