тензорный поток:: опс:: ResourceSparseApplyProximalGradientDescent

Разреженное обновление '*var' как алгоритма FOBOS с фиксированной скоростью обучения.

Краткое содержание

То есть для строк, для которых у нас есть grad, мы обновляем var следующим образом: prox_v = var - Alpha * grad var =sign(prox_v)/(1+alpha*l2) * max{|prox_v|-alpha*l1,0}

Аргументы:

• область: объект области.
• var: Должно быть из переменной().
• альфа: коэффициент масштабирования. Должно быть скаляр.
• l1: регуляризация L1. Должно быть скаляр.
• l2: регуляризация L2. Должно быть скаляр.
• град: Градиент.
• индексы: вектор индексов в первом измерении var и accum.

Необязательные атрибуты (см. Attrs ):

• use_locking: если True, вычитание будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может вызывать меньше конфликтов.

Возврат:

• созданная Operation

Публичные атрибуты

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
)