tf.raw_ops.ResourceSparseApplyProximalGradientDescent
Разреженное обновление «*var» по алгоритму FOBOS с фиксированной скоростью обучения.
tf.raw_ops.ResourceSparseApplyProximalGradientDescent(
var, alpha, l1, l2, grad, indices, use_locking=False, name=None
)
Для строк, для которых у нас есть градиент, var обновляется следующим образом: prox_v = var - alpha * grad var = sign(prox_v)/(1+alpha*l2) * max{|prox_v|-alpha*l1,0}
| Аргументы | |
|---|---|
var | resource типа Tensor. Должен быть получен из Variable(). |
alpha | Tensor. Тип должен быть одним из следующих: float32, float64, int32, uint8, int16, int8, complex64, int64, qint8, quint8, qint32, bfloat16, qint16, quint16, uint16, complex128, half, uint32, uint64. Коэффициент масштабирования. Должен быть скаляром. |
l1 | Tensor. Тип должен совпадать с типом alpha. Регуляризация L1. Должен быть скаляром. |
l2 | Tensor. Тип должен совпадать с типом alpha. Регуляризация L2. Должен быть скаляром. |
grad | Tensor. Тип должен совпадать с типом alpha. Градиент. |
indices | Tensor. Тип должен быть одним из следующих: int32, int64. Вектор индексов первого измерения var и accum. |
use_locking | Необязательный bool. По умолчанию — False. Если значение True, вычитание будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может наблюдаться меньшая конкуренция за ресурсы. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращает | |
|---|---|
| Созданная операция. |
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/raw_ops/ResourceSparseApplyProximalGradientDescent
