tensorflow::ops::ApplyProximalGradientDescent

#include <training_ops.h>

Обновить '*var' по алгоритму FOBOS с фиксированной скоростью обучения.

Summary

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 получен из Variable().
• alpha: Коэффициент масштабирования. Должен быть скаляром.
• l1: L1 регуляризация. Должен быть скаляром.
• l2: L2 регуляризация. Должен быть скаляром.
• delta: Изменение.

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

• use_locking: Если True, вычитание будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может быть менее конкурентным.

Возвращает:

• Output: То же, что и "var".

Публичные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output out

Публичные функции

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

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

::tensorflow::Node * node() const 

operator::tensorflow::Input() const 

operator::tensorflow::Output() const 

Публичные статические функции

Attrs UseLocking(
  bool x
)