Actualización escasa '*var' como algoritmo FOBOS con tasa de aprendizaje fija.
Es decir, para las filas para las que tenemos grad, actualizamos var de la siguiente manera: $$prox_v = var - alpha grad$$$$var = sign(prox_v)/(1+alphal2) max{|prox_v|-alphal1,0}$$
Clases anidadas
clase | SparseApplyProximalGradientDescent.Opciones | Atributos opcionales para SparseApplyProximalGradientDescent |
Constantes
Cadena | OP_NOMBRE | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow. |
Métodos públicos
Salida <T> | como salida () Devuelve el identificador simbólico del tensor. |
estático <T extiende TType > SparseApplyProximalGradientDescent <T> | |
Salida <T> | afuera () Igual que "var". |
Estático SparseApplyProximalGradientDescent.Options | useLocking (uso booleano Locking) |
Métodos heredados
Constantes
Cadena final estática pública OP_NAME
El nombre de esta operación, como la conoce el motor central de TensorFlow.
Métodos públicos
Salida pública <T> como Salida ()
Devuelve el identificador simbólico del tensor.
Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.
público estático SparseApplyProximalGradientDescent <T> crear ( Alcance alcance, Operando <T> var, Operando <T> alfa, Operando <T> l1, Operando <T> l2, Operando <T> grad, Operando <? extiende TNumber > índices, Opciones ... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación SparseApplyProximalGradientDescent.
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 accum. |
opciones | lleva valores de atributos opcionales |
Devoluciones
- una nueva instancia de SparseApplyProximalGradientDescent
público estático SparseApplyProximalGradientDescent.Options useLocking (uso booleanoLocking)
Parámetros
utilizarBloqueo | 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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