flux tensoriel : : opérations : : ResourceSparseApplyProximalGradientDescent

Mise à jour éparse '*var' en tant qu'algorithme FOBOS avec taux d'apprentissage fixe.

Résumé

C'est pour les lignes pour lesquelles nous avons grad, nous mettons à jour var comme suit : prox_v = var - alpha * grad var = sign(prox_v)/(1+alpha*l2) * max{|prox_v|-alpha*l1,0}

Arguments :

• scope : un objet Scope
• var : doit provenir d'une variable ().
• alpha : facteur d'échelle. Ça doit être un scalaire.
• l1 : régularisation L1. Ça doit être un scalaire.
• l2 : régularisation L2. Ça doit être un scalaire.
• grad : Le dégradé.
• indices : Un vecteur d'indices dans la première dimension de var et cumul.

Attributs facultatifs (voir Attrs ) :

• use_locking : Si True, la soustraction sera protégée par un verrou ; sinon, le comportement n'est pas défini, mais peut présenter moins de conflits.

Retours :

• l' Operation créée

Attributs publics

Operation operation

 ResourceSparseApplyProximalGradientDescent(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input alpha,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices
)

 ResourceSparseApplyProximalGradientDescent(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input alpha,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  const ResourceSparseApplyProximalGradientDescent::Attrs & attrs
)

 operator::tensorflow::Operation() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)