tensorflow::ops::ResourceApplyProximalGradientDescent

#include <training_ops.h>

Обновляет «*var» с помощью алгоритма FOBOS с фиксированной скоростью обучения.

Краткое описание

prox_v = var - alpha * delta var = sign(prox_v)/(1+alpha*l2) * max{|prox_v|-alpha*l1,0}

Аргументы:

• scope: объект Scope
• var: Должно быть получено из Variable().
• alpha: Коэффициент масштабирования. Должен быть скаляром.
• l1: Регуляризация L1. Должна быть скаляром.
• l2: Регуляризация L2. Должна быть скаляром.
• delta: Изменение.

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

• use_locking: Если значение True, вычитание будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может наблюдаться меньшая конкуренция за ресурсы.

Возвращает:

• созданный Operation

Публичные атрибуты

Operation operation

Публичные функции

 ResourceApplyProximalGradientDescent(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input alpha,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input delta
)

 ResourceApplyProximalGradientDescent(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input alpha,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input delta,
  const ResourceApplyProximalGradientDescent::Attrs & attrs
)

operator::tensorflow::Operation() const 

Публичные статические функции

Attrs UseLocking(
  bool x
)