ResourceApplyProximalGradientDescent

genel son sınıf ResourceApplyProximalGradientDescent

'*var'ı sabit öğrenme oranına sahip FOBOS algoritması olarak güncelleyin.

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

İç İçe Sınıflar

sınıf ResourceApplyProximalGradientDescent.Options ResourceApplyProximalGradientDescent için isteğe bağlı özellikler

Sabitler

Sicim OP_NAME Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Genel Yöntemler

static <T, TType'ı genişletir > ResourceApplyProximalGradientDescent
create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <?> var, İşlenen <T> alfa, İşlenen <T> l1, İşlenen <T> l2, İşlenen <T> delta, Seçenekler... seçenekleri)
Yeni bir ResourceApplyProximalGradientDescent işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
statik ResourceApplyProximalGradientDescent.Options
useLocking (Boolean useLocking)

Kalıtsal Yöntemler

Sabitler

genel statik son Dize OP_NAME

Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Sabit Değer: "ResourceApplyProximalGradientDescent"

Genel Yöntemler

public static ResourceApplyProximalGradientDescent create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <?> var, İşlenen <T> alfa, İşlenen <T> l1, İşlenen <T> l2, İşlenen <T> delta, Seçenekler... seçenekler)

Yeni bir ResourceApplyProximalGradientDescent işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.

Parametreler
kapsam mevcut kapsam
var Bir Variable()'dan olmalıdır.
alfa Ölçekleme faktörü. Bir skaler olmalı.
l1 L1 düzenlemesi. Bir skaler olmalı.
l2 L2 düzenlemesi. Bir skaler olmalı.
delta Değişim.
seçenekler isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır
İadeler
  • ResourceApplyProximalGradientDescent'in yeni bir örneği

public static ResourceApplyProximalGradientDescent.Options useLocking (Boolean useLocking)

Parametreler
KullanımKilitleme True ise çıkarma işlemi bir kilitle korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır ancak daha az çekişme sergileyebilir.