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tensorflow :: ops :: ResourceApplyCenteredRMSProp

#include <training_ops.h>

Mise à jour « * var » selon l'algorithme centré RMSProp.

Résumé

L'algorithme centré RMSProp utilise une estimation de la seconde centrée moment (à savoir, la variance) pour la normalisation, par opposition à RMSProp régulière, qui utilise le deuxième (uncentered) moment. Cela aide souvent à la formation, mais il est un peu plus cher en termes de calcul et de mémoire.

Notez que la mise en œuvre dense de cet algorithme, mg, ms, et maman va mettre à jour même si le diplômé est égal à zéro, mais dans cette mise en œuvre clairsemée, mg, ms, et maman ne sera pas mise à jour dans les itérations au cours de laquelle le diplômé est égal à zéro.

mean_square = décroissance * mean_square + (1-decay) * gradient ** 2 = mean_grad désintégration * mean_grad + (1-decay) * gradient

Delta = learning_rate * gradient / sqrt (mean_square + epsilon - mean_grad ** 2)

mg <- rho * mg_ {t-1} + (1-rho) * ms grad <- rho * MS_ {t-1} + (1-rho) * grad * maman grad <- momentum * mom_ {t-1 } + lr * grad / sqrt (ms - mg * mg + epsilon) var <- var - maman

Arguments:

  • portée: A Portée objet
  • var: Devrait être d'une variable ().
  • mg: Devrait être d'une variable ().
  • ms: Faut-il être d'une variable ().
  • mère: Devrait être d'une variable ().
  • lr: Facteur d'échelle. Doit être un scalaire.
  • rho: taux Decay. Doit être un scalaire.
  • epsilon: terme Ridge. Doit être un scalaire.
  • grad: Le gradient.

Les attributs facultatifs (voir Attrs ):

  • use_locking: Si True , la mise à jour des var, mg, ms, et maman tenseurs est protégée par une serrure; sinon le comportement est indéfini, mais peut présenter moins affirmation.

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Constructeurs et Destructeurs

ResourceApplyCenteredRMSProp (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input mg, :: tensorflow::Input ms, :: tensorflow::Input mom, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input rho, :: tensorflow::Input momentum, :: tensorflow::Input epsilon, :: tensorflow::Input grad)
ResourceApplyCenteredRMSProp (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input mg, :: tensorflow::Input ms, :: tensorflow::Input mom, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input rho, :: tensorflow::Input momentum, :: tensorflow::Input epsilon, :: tensorflow::Input grad, const ResourceApplyCenteredRMSProp::Attrs & attrs)

attributs publics

operation

Les fonctions publiques

operator::tensorflow::Operation () const

fonctions statiques publiques

UseLocking (bool x)

struct

tensorflow :: :: ops ResourceApplyCenteredRMSProp :: ATTRS

Setters d'attributs en option pour ResourceApplyCenteredRMSProp .

attributs publics

opération

 Operation operation

Les fonctions publiques

ResourceApplyCenteredRMSProp

 ResourceApplyCenteredRMSProp(
  const :: tensorflow::Scope & scope,
  :: tensorflow::Input var,
  :: tensorflow::Input mg,
  :: tensorflow::Input ms,
  :: tensorflow::Input mom,
  :: tensorflow::Input lr,
  :: tensorflow::Input rho,
  :: tensorflow::Input momentum,
  :: tensorflow::Input epsilon,
  :: tensorflow::Input grad
)

ResourceApplyCenteredRMSProp

 ResourceApplyCenteredRMSProp(
  const :: tensorflow::Scope & scope,
  :: tensorflow::Input var,
  :: tensorflow::Input mg,
  :: tensorflow::Input ms,
  :: tensorflow::Input mom,
  :: tensorflow::Input lr,
  :: tensorflow::Input rho,
  :: tensorflow::Input momentum,
  :: tensorflow::Input epsilon,
  :: tensorflow::Input grad,
  const ResourceApplyCenteredRMSProp::Attrs & attrs
)

opérateur :: tensorflow :: Opération

 operator::tensorflow::Operation() const 

fonctions statiques publiques

UseLocking

 Attrs UseLocking(
  bool x
)