UsoBloqueo

Attrs UseLocking(
  bool x
)

flujo tensor:: operaciones:: ResourceSparseApplyProximalGradientDescent

Actualización escasa '*var' como algoritmo FOBOS con tasa de aprendizaje fija.

Resumen

Es decir, para las filas para las que tenemos grad, actualizamos var de la siguiente manera: prox_v = var - alpha * grad var = sign(prox_v)/(1+alpha*l2) * max{|prox_v|-alpha*l1,0}

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• var: debe ser de una variable().
• alfa: factor de escala. Debe ser un escalar.
• l1: regularización L1. Debe ser un escalar.
• l2: regularización L2. Debe ser un escalar.
• grad: El gradiente.
• índices: Un vector de índices en la primera dimensión de var y accum.

Atributos opcionales (ver Attrs ):

• use_locking: si es Verdadero, la resta estará protegida por un candado; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede presentar menos contención.

Devoluciones:

• la Operation creada

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
)