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, мы обновляем var следующим образом: prox_v = var - alpha * grad var = sign(prox_v)/(1+alpha*l2) * max{|prox_v|-alpha*l1,0}
| Аргументы | |
|---|---|
var | Объект типа resource. Должен быть из Variable(). |
alpha | Скаляр. Должен быть одним из следующих типов: float32, float64, int32, uint8, int16, int8, complex64, int64, qint8, quint8, qint32, bfloat16, uint16, complex128, half, uint32, uint64. Коэффициент масштабирования. Должен быть скаляром. |
l1 | Скаляр. Должен иметь тот же тип, что и alpha. Регуляризация L1. Должен быть скаляром. |
l2 | Скаляр. Должен иметь тот же тип, что и alpha. Регуляризация L2. Должен быть скаляром. |
grad | Скаляр. Должен иметь тот же тип, что и alpha. Градиент. |
indices | Вектор индексов в первом измерении var и accum. Должен быть одним из следующих типов: int32, int64. |
use_locking | Необязательный bool. По умолчанию False. Если True, вычитание будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может проявлять меньшую конкуренцию. |
name | Название операции (необязательно). |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
| Созданная операция. |
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.4/api_docs/python/tf/raw_ops/ResourceSparseApplyProximalGradientDescent
