RMSProp

lớp công khai RMSProp

Trình tối ưu hóa thực hiện thuật toán RMSProp.

Ý chính của RMSprop là:

  • Duy trì mức trung bình động (chiết khấu) của bình phương độ dốc
  • Chia gradient cho gốc của giá trị trung bình này

Việc triển khai RMSprop này sử dụng động lượng đơn giản chứ không phải động lượng Nesterov.

Phiên bản ở giữa còn duy trì mức trung bình động của độ dốc và sử dụng mức trung bình đó để ước tính phương sai.

Hằng số

boolean TRUNG TÂM_DEFAULT
trôi nổi DECAY_DEFAULT
trôi nổi EPSILON_DEFAULT
trôi nổi LEARNING_RATE_DEFAULT
Sợi dây MG
Sợi dây QUÁN TÍNH
trôi nổi MOMENTUM_DEFAULT
Sợi dây RMS

Hằng số kế thừa

org.tensorflow.framework.optimizers.Optimizer
Sợi dây BIẾN_V2

Nhà xây dựng công cộng

RMSProp (Biểu đồ đồ thị )
Tạo Trình tối ưu hóa RMSPRop
RMSProp (Biểu đồ đồ thị , float learningRate)
Tạo Trình tối ưu hóa RMSPRop
RMSProp (Biểu đồ đồ thị , tỷ lệ học float, phân rã float, động lượng float, epsilon float, tập trung vào boolean)
Tạo Trình tối ưu hóa RMSPRop
RMSProp (Biểu đồ đồ thị , Tên chuỗi, float learningRate)
Tạo Trình tối ưu hóa RMSPRop
RMSProp (Biểu đồ đồ thị , Tên chuỗi, tỷ lệ học float, phân rã float, động lượng float, epsilon float, tập trung vào boolean)
Tạo Trình tối ưu hóa RMSPRop

Phương pháp công cộng

Sợi dây
getOptimizerName ()
Lấy tên của trình tối ưu hóa.
Sợi dây

Phương pháp kế thừa

org.tensorflow.framework.optimizers.Optimizer
applyGradients (Danh sách< GradAndVar <? mở rộng TType >> gradsAndVars, Tên chuỗi)
Áp dụng độ dốc cho các biến
<T mở rộng TType > Danh sách< GradAndVar <?>>
tínhGradients ( Toán hạng <?> mất)
Tính toán độ dốc dựa trên toán hạng mất mát.
chuỗi tĩnh
createName ( Đầu ra <? mở rộng biến TType >, Chuỗi slotName)
Tạo tên bằng cách kết hợp tên biến và tên vị trí
chuỗi trừu tượng
getOptimizerName ()
Lấy tên của trình tối ưu hóa.
<T mở rộng TType > Tùy chọn< Biến <T>>
getSlot ( Đầu ra <T> var, Chuỗi slotName)
Lấy vị trí được liên kết với biến và tên vị trí đã chỉ định.
hoạt động cuối cùng
getTF ()
Lấy phiên bản Ops của Trình tối ưu hóa
giảm thiểu (tổn thất toán hạng <?>)
Giảm thiểu tổn thất bằng cách cập nhật các biến
giảm thiểu ( Mất toán hạng <?>, Tên chuỗi)
Giảm thiểu tổn thất bằng cách cập nhật các biến
boolean
bằng (Đối tượng arg0)
Lớp cuối cùng<?>
getClass ()
int
Mã Băm ()
khoảng trống cuối cùng
thông báo ()
khoảng trống cuối cùng
thông báoTất cả ()
Sợi dây
toString ()
khoảng trống cuối cùng
chờ đã (arg0 dài, int arg1)
khoảng trống cuối cùng
chờ đã (arg0 dài)
khoảng trống cuối cùng
Chờ đợi ()

Hằng số

boolean tĩnh cuối cùng công khai CENTERED_DEFAULT

Giá trị không đổi: sai

float cuối cùng tĩnh công khai DECAY_DEFAULT

Giá trị không đổi: 0,9

float cuối cùng tĩnh công khai EPSILON_DEFAULT

Giá trị không đổi: 1.0E-10

float cuối cùng tĩnh công khai LEARNING_RATE_DEFAULT

Giá trị không đổi: 0,001

Chuỗi tĩnh cuối cùng MG

Giá trị không đổi: "mg"

Chuỗi tĩnh cuối cùng MOMENTUM

Giá trị không đổi: "động lượng"

float cuối cùng tĩnh công khai MOMENTUM_DEFAULT

Giá trị không đổi: 0,0

chuỗi tĩnh cuối cùng RMS

Giá trị không đổi: "rms"

Nhà xây dựng công cộng

RMSProp công khai (Biểu đồ đồ thị )

Tạo Trình tối ưu hóa RMSPRop

Thông số
đồ thị đồ thị TensorFlow

RMSProp công khai (Biểu đồ đồ thị , float learningRate)

Tạo Trình tối ưu hóa RMSPRop

Thông số
đồ thị đồ thị TensorFlow
tỷ lệ học tỷ lệ học tập

RMSProp công khai (Biểu đồ đồ thị , tỷ lệ học float, phân rã float, động lượng float, epsilon float, tập trung vào boolean)

Tạo Trình tối ưu hóa RMSPRop

Thông số
đồ thị đồ thị TensorFlow
tỷ lệ học tỷ lệ học tập
phân hủy Hệ số chiết khấu cho độ dốc lịch sử/sắp tới. Mặc định là 0,9.
Quán tính hệ số gia tốc, mặc định là 0.
epsilon Một hằng số nhỏ cho sự ổn định về số
trung tâm Nếu true , độ dốc được chuẩn hóa bằng phương sai ước tính của độ dốc; nếu false thì đến khoảnh khắc thứ hai không tập trung. Đặt giá trị này thành true có thể giúp ích cho việc đào tạo nhưng sẽ tốn kém hơn một chút về mặt tính toán và bộ nhớ. Mặc định là false .

RMSProp công khai (Biểu đồ đồ thị , Tên chuỗi, float learningRate)

Tạo Trình tối ưu hóa RMSPRop

Thông số
đồ thị đồ thị TensorFlow
tên tên của Trình tối ưu hóa này. Mặc định là "RMSProp".
tỷ lệ học tỷ lệ học tập

RMSProp công khai (Biểu đồ đồ thị , Tên chuỗi, tỷ lệ học float, phân rã float, động lượng float, epsilon float, tập trung vào boolean)

Tạo Trình tối ưu hóa RMSPRop

Thông số
đồ thị đồ thị TensorFlow
tên tên của Trình tối ưu hóa này. Mặc định là "RMSProp".
tỷ lệ học tỷ lệ học tập
phân hủy Hệ số chiết khấu cho độ dốc lịch sử/sắp tới. Mặc định là 0,9.
Quán tính Hệ số gia tốc, mặc định là 0.
epsilon Một hằng số nhỏ cho sự ổn định về số
trung tâm Nếu true , độ dốc được chuẩn hóa bằng phương sai ước tính của độ dốc; nếu false thì đến khoảnh khắc thứ hai không tập trung. Đặt giá trị này thành true có thể giúp ích cho việc đào tạo nhưng sẽ tốn kém hơn một chút về mặt tính toán và bộ nhớ. Mặc định là false .

Phương pháp công cộng

Chuỗi công khai getOptimizerName ()

Lấy tên của trình tối ưu hóa.

Trả lại
  • Tên trình tối ưu hóa.

Chuỗi công khai toString ()