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- 表述不通顺，但不影响理解。

- 版本号不匹配：如软件包名称、界面版本号。

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- 易用性：

- 关键步骤错误或缺失，无法指导用户完成任务。

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- 描述内容存在歧义指代不明、上下文矛盾。

- 逻辑不清晰，该分类、分项、分步骤的没有给出。

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- 正确性：

- 技术原理、功能、支持平台、参数类型、异常报错等描述和软件实现不一致。

- 原理图、架构图等存在错误。

- 命令、命令参数等错误。

- 代码片段错误。

- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误，无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

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mindspore.ops.ApplyProximalGradientDescent

class mindspore.ops.ApplyProximalGradientDescent

根据FOBOS(Forward Backward Splitting)算法更新网络参数。 请参阅论文 Efficient Learning using Forward-Backward Splitting。

$$\begin{array}{r}\begin{array}{l}\\ \text{prox\_v}=var-\alpha \ast \delta \\ var=\frac{sign(\text{prox\_v})}{1+\alpha \ast l2}\ast max(\left|\text{prox\_v}\right|-\alpha \ast l1,0)\end{array}\end{array}$$

其中 $\alpha$ 为 alpha ，$\delta$ 为 delta 。

输入 var 和 delta 之间必须遵守隐式类型转换规则以保证数据类型的统一。如果数据类型不同，低精度的数据类型将被自动转换到高精度的数据类型。

输入：

• var (Parameter) - Tensor，公式中的”var”。数据类型为float16或float32。shape为 $(N,\ast )$ ，其中 $\ast$ 表示任何数量的附加维度。

• alpha (Union[Number, Tensor]) - 比例系数，必须为标量。数据类型为float16或float32。

• l1 (Union[Number, Tensor]) - l1正则化强度，必须为标量。数据类型为float16或float32。

• l2 (Union[Number, Tensor]) - l2正则化强度，必须为标量。数据类型为float16或float32。

• delta (Tensor) - 梯度Tensor。

输出：

Tensor，更新后的 var 。

异常：

• TypeError - var 、 alpha 、 l1 或 l2 的数据类型非float16或float32。

• TypeError - alpha 、 l1 或 l2 不是Number或Tensor。

• TypeError - delta 不是Tensor。

• RuntimeError - var 和 delta 之间的数值转换不被支持。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> class Net(nn.Cell):
...     def __init__(self):
...         super(Net, self).__init__()
...         self.apply_proximal_gradient_descent = ops.ApplyProximalGradientDescent()
...         self.var = Parameter(Tensor(np.ones([2, 2]).astype(np.float32)), name="var")
...         self.alpha = 0.001
...         self.l1 = 0.1
...         self.l2 = 0.1
...     def construct(self, delta):
...         out = self.apply_proximal_gradient_descent(self.var, self.alpha, self.l1, self.l2, delta)
...         return out
...
>>> net = Net()
>>> delta = Tensor(np.array([[0.1, 0.1], [0.1, 0.1]]).astype(np.float32))
>>> output = net(delta)
>>> print(output)
[[0.99969995 0.99969995]
 [0.99969995 0.99969995]]