テンソルフロー::作戦::リソースSparseApplyProximalGradientDescent

学習率が固定された FOBOS アルゴリズムとして「*var」をスパース更新します。

まとめ

つまり、grad がある行については、var を次のように更新します。 prox_v = var - alpha * grad var =sign(prox_v)/(1+alpha*l2) * max{|prox_v|-alpha*l1,0}

引数:

• スコープ:スコープオブジェクト
• var: Variable() から取得する必要があります。
• alpha: スケーリング係数。スカラーでなければなりません。
• l1: L1 正則化。スカラーでなければなりません。
• l2: L2 正則化。スカラーでなければなりません。
• grad: グラデーション。
• indices: var と accum の最初の次元へのインデックスのベクトル。

オプションの属性 ( Attrsを参照):

• use_locking: True の場合、減算はロックによって保護されます。それ以外の場合、動作は未定義ですが、競合が少なくなる可能性があります。

戻り値:

• 作成されたOperation

パブリック属性

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
)