텐서플로우:: 작전:: ApplyProximalGradientDescent
#include <training_ops.h>
고정 학습률을 사용하는 FOBOS 알고리즘으로 '*var'를 업데이트합니다.
요약
prox_v = var - 알파 * 델타 var = sign(prox_v)/(1+alpha*l2) * max{|prox_v|-alpha*l1,0}
인수:
- 범위: 범위 개체
- var: Variable()에서 가져와야 합니다.
- 알파: 배율 인수. 스칼라여야 합니다.
- l1: L1 정규화. 스칼라여야 합니다.
- l2: L2 정규화. 스칼라여야 합니다.
- 델타: 변화.
선택적 속성( Attrs
참조):
- use_locking: True이면 뺄셈이 잠금으로 보호됩니다. 그렇지 않으면 동작이 정의되지 않지만 경합이 덜 나타날 수 있습니다.
보고:
-
Output
: "var"과 동일합니다.
생성자와 소멸자 | |
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ApplyProximalGradientDescent (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input alpha, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input delta) | |
ApplyProximalGradientDescent (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input alpha, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input delta, const ApplyProximalGradientDescent::Attrs & attrs) |
공개 속성 | |
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operation | |
out |
공공 기능 | |
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node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
공개 정적 함수 | |
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UseLocking (bool x) |
구조체 | |
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tensorflow:: ops:: ApplyProximalGradientDescent:: Attrs | ApplyProximalGradientDescent 에 대한 선택적 속성 설정자입니다. |
공개 속성
작업
Operation operation
밖으로
::tensorflow::Output out
공공 기능
ApplyProximalGradientDescent
ApplyProximalGradientDescent( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input alpha, ::tensorflow::Input l1, ::tensorflow::Input l2, ::tensorflow::Input delta )
ApplyProximalGradientDescent
ApplyProximalGradientDescent( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input alpha, ::tensorflow::Input l1, ::tensorflow::Input l2, ::tensorflow::Input delta, const ApplyProximalGradientDescent::Attrs & attrs )
마디
::tensorflow::Node * node() const
연산자::텐서플로우::입력
operator::tensorflow::Input() const
연산자::텐서플로우::출력
operator::tensorflow::Output() const
공개 정적 함수
사용잠금
Attrs UseLocking( bool x )