tensor akışı:: işlem:: KaynakSparseApplyProximalGradientDescent

Sabit öğrenme oranına sahip FOBOS algoritması olarak seyrek güncelleme '*var'.

Özet

Yani, derecelendirdiğimiz satırlar için var'ı şu şekilde güncelleriz: prox_v = var - alpha * grad var =sign(prox_v)/(1+alpha*l2) * max{|prox_v|-alpha*l1,0}

Argümanlar:

• kapsam: Bir Kapsam nesnesi
• var: Bir Variable()'dan olmalıdır.
• alfa: Ölçeklendirme faktörü. Bir skaler olmalı.
• l1: L1 düzenlemesi. Bir skaler olmalı.
• l2: L2 düzenlemesi. Bir skaler olmalı.
• grad: Gradyan.
• indeksler: var ve accum'un ilk boyutuna ait indekslerin bir vektörü.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

• use_locking: True ise çıkarma işlemi bir kilitle korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır ancak daha az çekişme sergileyebilir.

İade:

• oluşturulan Operation

Genel özellikler

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
)