тензорный поток:: опс:: SparseApplyProximalGradientDescent

#include <training_ops.h>

Разреженное обновление '*var' как алгоритма FOBOS с фиксированной скоростью обучения.

Краткое содержание

То есть для строк, для которых у нас есть grad, мы обновляем var следующим образом: $$prox_v = var - alpha * grad$$ $$var = sign(prox_v)/(1+alpha*l2) * max{|prox_v|-alpha*l1,0}$$

Аргументы:

  • область: объект области.
  • var: Должно быть из переменной().
  • альфа: коэффициент масштабирования. Должно быть скаляр.
  • l1: регуляризация L1. Должно быть скаляр.
  • l2: регуляризация L2. Должно быть скаляр.
  • град: Градиент.
  • индексы: вектор индексов в первом измерении var и accum.

Необязательные атрибуты (см. Attrs ):

  • use_locking: Если True, вычитание будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может вызывать меньше конфликтов.

Возврат:

  • Output : То же, что и «var».

Конструкторы и деструкторы

SparseApplyProximalGradientDescent (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input alpha, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices)
SparseApplyProximalGradientDescent (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input alpha, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, const SparseApplyProximalGradientDescent::Attrs & attrs)

Публичные атрибуты

operation
out

Общественные функции

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

Публичные статические функции

UseLocking (bool x)

Структуры

tensorflow:: ops:: SparseApplyProximalGradientDescent:: Attrs

Необязательные установщики атрибутов для SparseApplyProximalGradientDescent .

Публичные атрибуты

операция 

Operation operation

вне 

::tensorflow::Output out

Общественные функции

SparseApplyProximalGradientDescent 

 SparseApplyProximalGradientDescent(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input alpha,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices
)

SparseApplyProximalGradientDescent 

 SparseApplyProximalGradientDescent(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input alpha,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  const SparseApplyProximalGradientDescent::Attrs & attrs
)

узел 

::tensorflow::Node * node() const

оператор::tensorflow::Input 

 operator::tensorflow::Input() const

оператор::tensorflow::Выход 

 operator::tensorflow::Output() const

Публичные статические функции

Использование блокировки 

Attrs UseLocking(
  bool x
)