tensorflow:: אופס:: SparseApplyProximalGradientDescent

#include <training_ops.h>

עדכון דל '*var' כאלגוריתם FOBOS עם קצב למידה קבוע.

תַקצִיר

כלומר עבור שורות שיש לנו גראד עבורן, אנו מעדכנים את var באופן הבא:

proxv=varalphagrad
var=sign(proxv)/(1+alphal2)max|proxv|alphal1,0

טיעונים:

  • scope: אובייקט Scope
  • var: צריך להיות מ-Variable().
  • אלפא: גורם קנה מידה. חייב להיות סקלר.
  • l1: הסדרת L1. חייב להיות סקלר.
  • l2: הסדרת L2. חייב להיות סקלר.
  • grad: השיפוע.
  • מדדים: וקטור של מדדים למימד הראשון של var ו-acum.

מאפיינים אופציונליים (ראה Attrs ):

  • use_locking: אם נכון, החיסור יהיה מוגן על ידי מנעול; אחרת ההתנהגות אינה מוגדרת, אך עלולה להפגין פחות מחלוקת.

החזרות:

תכונות ציבוריות

operation
out

תפקידים ציבוריים

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

פונקציות סטטיות ציבוריות

UseLocking (bool x)

מבנים

tensorflow:: ops:: SparseApplyProximalGradientDescent:: Attrs

קובעי תכונות אופציונליים עבור SparseApplyProximalGradientDescent .

תכונות ציבוריות

מִבצָע

Operation operation

הַחוּצָה

::tensorflow::Output out

תפקידים ציבוריים

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
)

צוֹמֶת

::tensorflow::Node * node() const 

מפעיל::tensorflow::קלט

 operator::tensorflow::Input() const 

אופרטור::tensorflow::פלט

 operator::tensorflow::Output() const 

פונקציות סטטיות ציבוריות

השתמש בנעילה

Attrs UseLocking(
  bool x
)