Rzadka aktualizacja „*var” jako algorytmu FOBOS ze stałą szybkością uczenia się.
Oznacza to, że dla wierszy, dla których mamy grad, aktualizujemy var w następujący sposób: $$prox_v = var - alpha grad$$$$var = sign(prox_v)/(1+alphal2) max{|prox_v|-alphal1,0}$$
Klasy zagnieżdżone
klasa | SparseApplyProximalGradientDescent.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla SparseApplyProximalGradientDescent |
Stałe
Smyczkowy | OP_NAME | Nazwa tej operacji znana silnikowi rdzenia TensorFlow |
Metody publiczne
Wyjście <T> | jako wyjście () Zwraca symboliczny uchwyt tensora. |
statyczny <T rozszerza TType > SparseApplyProximalGradientDescent <T> | |
Wyjście <T> | na zewnątrz () To samo co „var”. |
statyczny SparseApplyProximalGradientDescent.Options | useLocking (boolowski useLocking) |
Metody dziedziczone
Stałe
publiczny statyczny końcowy ciąg znaków OP_NAME
Nazwa tej operacji znana silnikowi rdzenia TensorFlow
Metody publiczne
publiczne wyjście <T> asOutput ()
Zwraca symboliczny uchwyt tensora.
Dane wejściowe operacji TensorFlow są wynikami innej operacji TensorFlow. Ta metoda służy do uzyskania symbolicznego uchwytu reprezentującego obliczenia danych wejściowych.
public static SparseApplyProximalGradientDescent <T> create (Zakres zakresu , Operand <T> var, Operand <T> alpha, Operand <T> l1, Operand <T> l2, Operand <T> grad, Operand <? rozszerza TNumber > indeksy, Opcje ... opcje)
Metoda fabryczna służąca do tworzenia klasy opakowującej nową operację SparseApplyProximalGradientDescent.
Parametry
zakres | aktualny zakres |
---|---|
odm | Powinien pochodzić ze zmiennej (). |
alfa | Współczynnik skalowania. Musi być skalarem. |
l1 | Regularyzacja L1. Musi być skalarem. |
l2 | Regularyzacja L2. Musi być skalarem. |
absolwent | Gradient. |
indeksy | Wektor indeksów do pierwszego wymiaru var i accum. |
opcje | przenosi opcjonalne wartości atrybutów |
Powroty
- nowa instancja SparseApplyProximalGradientDescent
public static SparseApplyProximalGradientDescent.Options useLocking (boolean useLocking)
Parametry
użyjBlokowanie | Jeśli True, odejmowanie będzie chronione blokadą; w przeciwnym razie zachowanie jest niezdefiniowane, ale może wykazywać mniejszą rywalizację. |
---|