Actualización escasa '* var' como algoritmo FOBOS con tasa de aprendizaje fija.
Esto es para las filas que tenemos graduado para, actualizamos var de la siguiente manera: prox_v = var - alfa graduado var = signo (prox_v) / (1 + alfa L2) max {| prox_v | -alfa l1,0}
Clases anidadas
clase | ResourceSparseApplyProximalGradientDescent.Options | Los atributos opcionales para ResourceSparseApplyProximalGradientDescent |
Constantes
Cuerda | OP_NAME | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow |
Métodos públicos
estática <T se extiende Ttype > ResourceSparseApplyProximalGradientDescent | |
estáticas ResourceSparseApplyProximalGradientDescent.Options | useLocking (Boolean useLocking) |
Métodos heredados
Constantes
OP_NAME pública final static String
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow
Métodos públicos
public static ResourceSparseApplyProximalGradientDescent crear ( Alcance alcance, operando <?> var, operando <T> alfa, operando <T> L1, operando <T> L2, operando <T> graduado, operando <? extiende TNumber > índices, opciones ... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación ResourceSparseApplyProximalGradientDescent.
Parámetros
alcance | alcance actual |
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var | Debe ser de una variable (). |
alfa | Factor de escala. Debe ser un escalar. |
l1 | Regularización L1. Debe ser un escalar. |
l2 | Regularización L2. Debe ser un escalar. |
graduado | El gradiente. |
índices | Un vector de índices en la primera dimensión de var y acum. |
opciones | lleva valores de atributos opcionales |
Devoluciones
- una nueva instancia de ResourceSparseApplyProximalGradientDescent
estáticas pública ResourceSparseApplyProximalGradientDescent.Options useLocking (booleano useLocking)
Parámetros
useLocking | Si es Verdadero, la resta estará protegida por un candado; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede presentar menos contención. |
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