tensorflow::ops::ResourceApplyProximalGradientDescent

#include <training_ops.h>

Обновить '*var' по алгоритму 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: Должен быть из Variable().
• alpha: Множитель масштабирования. Должен быть скалярным.
• l1: Регуляризация L1. Должен быть скалярным.
• l2: Регуляризация L2. Должен быть скалярным.
• delta: Изменение.

Дополнительные атрибуты (см. Attrs):

• use_locking: Если True, вычитание будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может характеризоваться меньшей конкуренцией.

Возвращает:

• созданный Operation

Общедоступные атрибуты

Operation operation

Общедоступные 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 

Общедоступные статические функции

Attrs UseLocking(
  bool x
)