パブリック最終クラスSparseApplyProximalGradientDescent
学習率が固定された FOBOS アルゴリズムとして「*var」をスパース更新します。
つまり、grad がある行については、次のように var を更新します。 $$prox_v = var - alpha grad$$$$var = sign(prox_v)/(1+alphal2) max{|prox_v|-alphal1,0}$$
ネストされたクラス
クラス | SparseApplyProximalGradientDescent.Options | SparseApplyProximalGradientDescent のオプションの属性 |
定数
弦 | OP_NAME | TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前 |
パブリックメソッド
出力<T> | asOutput () テンソルのシンボリック ハンドルを返します。 |
static <T extends TType > SparseApplyProximalGradientDescent <T> | |
出力<T> | 外() 「var」と同じです。 |
静的SparseApplyProximalGradientDescent.Options | useLocking (ブール型 useLocking) |
継承されたメソッド
定数
パブリック静的最終文字列OP_NAME
TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前
定数値: "SparseApplyProximalGradientDescent"
パブリックメソッド
public Output <T> asOutput ()
テンソルのシンボリック ハンドルを返します。
TensorFlow オペレーションへの入力は、別の TensorFlow オペレーションの出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリック ハンドルを取得するために使用されます。
public static SparseApplyProximalGradientDescent <T> create ( Scopeスコープ、オペランド<T> var、オペランド<T> alpha、オペランド<T> l1、オペランド<T> l2、オペランド<T> grad、オペランド<? extends TNumber > インデックス、オプション...オプション)
新しい SparseApplyProximalGradientDescent 操作をラップするクラスを作成するファクトリ メソッド。
パラメータ
範囲 | 現在のスコープ |
---|---|
変数 | Variable() から取得する必要があります。 |
アルファ | スケーリング係数。スカラーでなければなりません。 |
l1 | L1 正則化。スカラーでなければなりません。 |
l2 | L2 正則化。スカラーでなければなりません。 |
卒業生 | グラデーション。 |
インデックス | var と accum の最初の次元へのインデックスのベクトル。 |
オプション | オプションの属性値を持ちます |
返品
- SparseApplyProximalGradientDescent の新しいインスタンス
public static SparseApplyProximalGradientDescent.Options useLocking (Boolean useLocking)
パラメータ
使用ロック | True の場合、減算はロックによって保護されます。それ以外の場合、動作は未定義ですが、競合が少なくなる可能性があります。 |
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