টেনসরফ্লো :: অপস:: প্রক্সিমাল গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট প্রয়োগ করুন

স্থির শেখার হার সহ FOBOS অ্যালগরিদম হিসাবে '*var' আপডেট করুন।

সারাংশ

prox_v = var - alpha * delta var = sign(prox_v)/(1+alpha*l2) * সর্বোচ্চ{|prox_v|-alpha*l1,0}

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• var: একটি পরিবর্তনশীল() থেকে হওয়া উচিত।
• আলফা: স্কেলিং ফ্যাক্টর। একটি স্কেলার হতে হবে।
• l1: L1 নিয়মিতকরণ। একটি স্কেলার হতে হবে।
• l2: L2 নিয়মিতকরণ। একটি স্কেলার হতে হবে।
• ব-দ্বীপ: পরিবর্তন।

ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য (দেখুন Attrs ):

• use_locking: সত্য হলে, বিয়োগ একটি লক দ্বারা সুরক্ষিত হবে; অন্যথায় আচরণটি অনির্ধারিত, তবে কম বিরোধ প্রদর্শন করতে পারে।

রিটার্ন:

• Output : "var" এর মতোই।

পাবলিক বৈশিষ্ট্য

Operation operation

::tensorflow::Output out

 ApplyProximalGradientDescent(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input alpha,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input delta
)

 ApplyProximalGradientDescent(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input alpha,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input delta,
  const ApplyProximalGradientDescent::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)