टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: रिसोर्सएप्लाईप्रॉक्सिमलग्रैडिएंटडिसेंट
#include <training_ops.h>
निश्चित सीखने की दर के साथ '*var' को FOBOS एल्गोरिदम के रूप में अपडेट करें।
सारांश
prox_v = var - अल्फा * डेल्टा var = साइन(prox_v)/(1+alpha*l2) * max{|prox_v|-alpha*l1,0}
तर्क:
- स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
- var: एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
- अल्फा: स्केलिंग कारक। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
- एल1: एल1 नियमितीकरण। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
- एल2: एल2 नियमितीकरण। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
- डेल्टा: परिवर्तन.
वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs
):
- उपयोग_लॉकिंग: यदि सत्य है, तो घटाव को लॉक द्वारा संरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद प्रदर्शित कर सकता है।
रिटर्न:
- बनाया गया
Operation
निर्माता और विध्वंसक | |
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ResourceApplyProximalGradientDescent (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input alpha, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input delta) | |
ResourceApplyProximalGradientDescent (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input alpha, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input delta, const ResourceApplyProximalGradientDescent::Attrs & attrs) |
सार्वजनिक गुण | |
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operation |
सार्वजनिक समारोह | |
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operator::tensorflow::Operation () const |
सार्वजनिक स्थैतिक कार्य | |
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UseLocking (bool x) |
संरचनाएँ | |
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टेंसरफ्लो:: ऑप्स:: रिसोर्सएप्लाईप्रॉक्सिमलग्रेडिएंटडिसेंट:: एटर्स | resourceApplyProximalGradientDescent के लिए वैकल्पिक विशेषता सेटर्स। |
सार्वजनिक गुण
संचालन
Operation operation
सार्वजनिक समारोह
रिसोर्सएप्लाईप्रॉक्सिमलग्रैडिएंटडिसेंट
ResourceApplyProximalGradientDescent( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input alpha, ::tensorflow::Input l1, ::tensorflow::Input l2, ::tensorflow::Input delta )
रिसोर्सएप्लाईप्रॉक्सिमलग्रैडिएंटडिसेंट
ResourceApplyProximalGradientDescent( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input alpha, ::tensorflow::Input l1, ::tensorflow::Input l2, ::tensorflow::Input delta, const ResourceApplyProximalGradientDescent::Attrs & attrs )
ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::ऑपरेशन
operator::tensorflow::Operation() const
सार्वजनिक स्थैतिक कार्य
लॉकिंग का उपयोग करें
Attrs UseLocking( bool x )