ResourceApplyProximalGradientDescent classe final pública
Atualize '* var' como algoritmo FOBOS com taxa de aprendizagem fixa.
prox_v = var - alfa delta var sinal = (prox_v) / (1 + alpha l2) max {| prox_v | alfa l1,0}
Classes aninhadas
classe | ResourceApplyProximalGradientDescent.Options | Atributos opcionais para ResourceApplyProximalGradientDescent |
Constantes
Fragmento | OP_NAME | O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow |
Métodos Públicos
estática <T estende TType > ResourceApplyProximalGradientDescent | |
estáticos ResourceApplyProximalGradientDescent.Options | useLocking (booleano useLocking) |
Métodos herdados
Constantes
nome_op final String public static
O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow
Valor constante: "ResourceApplyProximalGradientDescent"
Métodos Públicos
public static ResourceApplyProximalGradientDescent criar ( Scope escopo, Operando <?> var, Operando <T> alfa, Operando <T> L1, Operando <T> l2, Operando <T> delta, Options ... Opções)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação ResourceApplyProximalGradientDescent.
Parâmetros
alcance | escopo atual |
---|---|
var | Deve ser de uma variável (). |
alfa | Fator de escala. Deve ser um escalar. |
l1 | Regularização L1. Deve ser um escalar. |
12 | Regularização L2. Deve ser um escalar. |
delta | O troco. |
opções | carrega valores de atributos opcionais |
Devoluções
- uma nova instância de ResourceApplyProximalGradientDescent
public static ResourceApplyProximalGradientDescent.Options useLocking (Boolean useLocking)
Parâmetros
useLocking | Se for True, a subtração será protegida por um cadeado; caso contrário, o comportamento é indefinido, mas pode exibir menos contenção. |
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