テンソルフロー::作戦::適用ProximalGradientDescent

「*var」を固定学習率の FOBOS アルゴリズムとして更新します。

まとめ

prox_v = var - alpha * デルタ var =sign(prox_v)/(1+alpha*l2) * max{|prox_v|-alpha*l1,0}

引数:

• スコープ:スコープオブジェクト
• var: Variable() から取得する必要があります。
• alpha: 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。
• デルタ: 変化です。

オプションの属性 ( Attrsを参照):

• use_locking: 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。

戻り値:

• Output : 「var」と同じ。

パブリック属性

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
)