tensoreflusso:: ops:: ResourceSparseApplyProximalGradientDescent

Aggiornamento sparse '*var' come algoritmo FOBOS con velocità di apprendimento fissa.

Riepilogo

Questo è per le righe per le quali abbiamo grad, aggiorniamo var come segue: prox_v = var - alpha * grad var = sign(prox_v)/(1+alpha*l2) * max{|prox_v|-alpha*l1,0}

Argomenti:

• scope: un oggetto Scope
• var: dovrebbe provenire da una variabile().
• alfa: fattore di scala. Deve essere uno scalare.
• l1: regolarizzazione L1. Deve essere uno scalare.
• l2: regolarizzazione L2. Deve essere uno scalare.
• grad: il gradiente.
• indici: un vettore di indici nella prima dimensione di var e accum.

Attributi facoltativi (vedi Attrs ):

• use_locking: Se True, la sottrazione sarà protetta da un lucchetto; altrimenti il ​​comportamento non è definito, ma può mostrare meno contesa.

Resi:

• l' Operation creata

Attributi pubblici

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
)