টেনসরফ্লো :: অপস:: ResourceSparseApplyProximalGradientDescent

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

সারাংশ

যে সারিগুলির জন্য আমাদের গ্র্যাড আছে, আমরা নিম্নরূপ var আপডেট করি: prox_v = var - alpha * grad 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।
• grad: গ্রেডিয়েন্ট।
• সূচক: var এবং accum-এর প্রথম মাত্রায় সূচকগুলির একটি ভেক্টর।

ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য (দেখুন Attrs ):

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

রিটার্ন:

• সৃষ্ট Operation

পাবলিক বৈশিষ্ট্য

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
)