テンソルフロー::作戦:: SparseApplyProximalGradientDescent

#include <training_ops.h>

学習率が固定された FOBOS アルゴリズムとして「*var」をスパース更新します。

まとめ

つまり、grad がある行については、次のように var を更新します。

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

引数:

  • スコープ:スコープオブジェクト
  • var: Variable() から取得する必要があります。
  • alpha: スケーリング係数。スカラーでなければなりません。
  • l1: L1 正則化。スカラーでなければなりません。
  • l2: L2 正則化。スカラーでなければなりません。
  • grad: グラデーション。
  • indices: var と accum の最初の次元へのインデックスのベクトル。

オプションの属性 ( Attrsを参照):

  • use_locking: True の場合、減算はロックによって保護されます。それ以外の場合、動作は未定義ですが、競合が少なくなる可能性があります。

戻り値:

  • Output : 「var」と同じ。

パブリック属性

operation
out

公共機能

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

パブリック静的関数

UseLocking (bool x)

パブリック属性

手術

Operation operation

::tensorflow::Output out

公共機能

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
)

ノード

::tensorflow::Node * node() const 

演算子::tensorflow::入力

 operator::tensorflow::Input() const 

演算子::tensorflow::出力

 operator::tensorflow::Output() const 

パブリック静的関数

ロックを使用する

Attrs UseLocking(
  bool x
)