flux tensoriel : : opérations : : AppliquerProximalGradientDescent

#include <training_ops.h>

Mettez à jour '*var' en tant qu'algorithme FOBOS avec un taux d'apprentissage fixe.

Résumé

prox_v = var - alpha * delta var = signe(prox_v)/(1+alpha*l2) * max{|prox_v|-alpha*l1,0}

Arguments :

  • scope : un objet Scope
  • var : doit provenir d'une variable ().
  • alpha : facteur d'échelle. Ça doit être un scalaire.
  • l1 : régularisation L1. Ça doit être un scalaire.
  • l2 : régularisation L2. Ça doit être un scalaire.
  • delta : Le changement.

Attributs facultatifs (voir Attrs ) :

  • use_locking : Si True, la soustraction sera protégée par un verrou ; sinon, le comportement n'est pas défini, mais peut présenter moins de conflits.

Retours :

  • Output : Identique à "var".

Attributs publics

operation
out

Fonctions publiques

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

Fonctions statiques publiques

UseLocking (bool x)

Attributs publics

opération

Operation operation

dehors

::tensorflow::Output out

Fonctions publiques

AppliquerProximalGradientDescent

 ApplyProximalGradientDescent(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input alpha,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input delta
)

AppliquerProximalGradientDescent

 ApplyProximalGradientDescent(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input alpha,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input delta,
  const ApplyProximalGradientDescent::Attrs & attrs
)

nœud

::tensorflow::Node * node() const 

opérateur :: tensorflow :: Entrée

 operator::tensorflow::Input() const 

opérateur :: tensorflow :: Sortie

 operator::tensorflow::Output() const 

Fonctions statiques publiques

UtiliserVerrouillage

Attrs UseLocking(
  bool x
)