tensorflow :: operaciones :: ResourceSparseApplyProximalGradientDescent

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

Resumen

Es decir, para las filas para las que tenemos grad, actualizamos var como sigue: 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 ().
• alpha: 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 acum.

Atributos opcionales (consulte Attrs ):

• use_locking: Si es True, la resta estará protegida por un candado; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede mostrar 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
)