fluxo tensor:: ops:: ResourceSparseApplyProximalGradientDescent

Atualização esparsa '*var' como algoritmo FOBOS com taxa de aprendizagem fixa.

Resumo

Ou seja, para linhas para as quais temos graduação, atualizamos var da seguinte forma: prox_v = var - alpha * grad var = sign(prox_v)/(1+alpha*l2) * max{|prox_v|-alpha*l1,0}

Argumentos:

• escopo: um objeto Escopo
• var: Deve ser de uma variável().
• alfa: fator de escala. Deve ser um escalar.
• l1: regularização L1. Deve ser um escalar.
• l2: regularização L2. Deve ser um escalar.
• graduação: O gradiente.
• índices: Um vetor de índices na primeira dimensão de var e accum.

Atributos opcionais (veja Attrs ):

• use_locking: Se True, a subtração será protegida por um bloqueio; caso contrário, o comportamento será indefinido, mas poderá apresentar menos contenção.

Retorna:

• a Operation criada

Atributos públicos

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
)