SparseApplyProximalGradientDescent

kelas akhir publik SparseApplyProximalGradientDescent

Pembaruan jarang '*var' sebagai algoritma FOBOS dengan kecepatan pembelajaran tetap.

Itu untuk baris yang memiliki gradasi, kami memperbarui var sebagai berikut: $$prox_v = var - alpha grad$$$$var = sign(prox_v)/(1+alphal2) max{|prox_v|-alphal1,0}$$

Kelas Bersarang

kelas SparseApplyProximalGradientDescent.Options Atribut opsional untuk SparseApplyProximalGradientDescent

Konstanta

Rangkaian OP_NAME Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Metode Publik

Keluaran <T>
sebagai Keluaran ()
Mengembalikan pegangan simbolis tensor.
statis <T memperluas TType > SparseApplyProximalGradientDescent <T>
buat ( Lingkup lingkup , Operand <T> var, Operand <T> alpha, Operand <T> l1, Operand <T> l2, Operand <T> grad, Operand <? extends TNumber > indeks, Pilihan... pilihan)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi SparseApplyProximalGradientDescent baru.
Keluaran <T>
keluar ()
Sama seperti "var".
SparseApplyProximalGradientDescent.Options statis
useLocking (penguncian penggunaan Boolean)

Metode Warisan

Konstanta

String akhir statis publik OP_NAME

Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Nilai Konstan: "SparseApplyProximalGradientDescent"

Metode Publik

Keluaran publik <T> sebagai Keluaran ()

Mengembalikan pegangan simbolis tensor.

Masukan ke operasi TensorFlow adalah keluaran dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.

public static SparseApplyProximalGradientDescent <T> buat ( Lingkup cakupan , Operan <T> var, Operan <T> alpha, Operan <T> l1, Operan <T> l2, Operan <T> grad, Operan <? extends TNumber > indeks, Opsi ... pilihan)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi SparseApplyProximalGradientDescent baru.

Parameter
cakupan ruang lingkup saat ini
var Harus dari Variabel().
alfa Faktor skala. Pasti skalar.
l1 Regularisasi L1. Pasti skalar.
l2 Regularisasi L2. Pasti skalar.
lulusan Gradien.
indeks Vektor indeks ke dalam dimensi pertama var dan accum.
pilihan membawa nilai atribut opsional
Kembali
  • contoh baru dari SparseApplyProximalGradientDescent

Keluaran publik <T> keluar ()

Sama seperti "var".

public static SparseApplyProximalGradientDescent.Options useLocking (Boolean useLocking)

Parameter
gunakan Penguncian Jika Benar, pengurangan akan dilindungi oleh gembok; jika tidak, perilaku tersebut tidak terdefinisikan, namun mungkin menunjukkan lebih sedikit pertentangan.