ResourceSparseApplyProximalGradientDescent

공개 최종 클래스 ResourceSparseApplyProximalGradientDescent

학습률이 고정된 FOBOS 알고리즘으로 '*var'를 희소 업데이트합니다.

이는 grad가 있는 행에 대해 다음과 같이 var를 업데이트합니다. prox_v = var - alpha grad var = sign(prox_v)/(1+alpha l2) max{|prox_v|-alpha l1,0}

중첩 클래스

수업 ResourceSparseApplyProximalGradientDescent.Options ResourceSparseApplyProximalGradientDescent 의 선택적 속성

상수

끈 OP_NAME TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

공개 방법

static <T는 TType을 확장합니다. > ResourceSparseApplyProximalGradientDescent
생성 ( 범위 범위, 피연산자 <?> var, 피연산자 <T> 알파, 피연산자 <T> l1, 피연산자 <T> l2, 피연산자 <T> grad, 피연산자 <? 확장 TNumber > 인덱스, 옵션... 옵션)
새로운 ResourceSparseApplyProximalGradientDescent 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
정적 ResourceSparseApplyProximalGradientDescent.Options
useLocking (부울 useLocking)

상속된 메서드

상수

공개 정적 최종 문자열 OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "ResourceSparseApplyProximalGradientDescent"

공개 방법

public static ResourceSparseApplyProximalGradientDescent create ( 범위 범위, 피연산자 <?> var, 피연산자 <T> 알파, 피연산자 <T> l1, 피연산자 <T> l2, 피연산자 <T> grad, 피연산자 <? 확장 TNumber > 인덱스, 옵션... 옵션)

새로운 ResourceSparseApplyProximalGradientDescent 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
var Variable()에서 가져와야 합니다.
알파 배율 인수. 스칼라여야 합니다.
l1 L1 정규화. 스칼라여야 합니다.
l2 L2 정규화. 스칼라여야 합니다.
졸업생 그라데이션입니다.
지수 var 및 accum의 첫 번째 차원에 대한 인덱스 벡터입니다.
옵션 선택적 속성 값을 전달합니다.
보고
  • ResourceSparseApplyProximalGradientDescent의 새 인스턴스

공개 정적 ResourceSparseApplyProximalGradientDescent.Options useLocking (부울 useLocking)

매개변수
사용잠금 True이면 빼기가 잠금으로 보호됩니다. 그렇지 않으면 동작이 정의되지 않지만 경합이 덜 나타날 수 있습니다.