ApplyCenteredRmsProp

パブリック最終クラスApplyCenteredRmsProp

中心の RMSProp アルゴリズムに従って「*var」を更新します。

中心RMSPropアルゴリズムは、(非中心の)2次モーメントを使用する通常のRMSPropとは対照的に、正規化に中心2次モーメント(つまり、分散)の推定値を使用します。これはトレーニングに役立つことがよくありますが、計算とメモリの点で若干高価になります。

このアルゴリズムの高密度実装では、grad が 0 であっても mg、ms、および mom が更新されますが、このスパース実装では、grad が 0 である反復では mg、ms、および mom が更新されないことに注意してください。

平均二乗 = 減衰 * 平均二乗 + (1-減衰) * 勾配 ** 2 平均勾配 = 減衰 * 平均勾配 + (1-減衰) * 勾配

デルタ = 学習率 * 勾配 / sqrt(平均二乗 + イプシロン - 平均勾配 ** 2)

mg <- rho * mg_{t-1} + (1-rho) * grad ms <- rho * ms_{t-1} + (1-rho) * grad * grad mom <- 勢い * mom_{t-1 } + lr * grad / sqrt(ms - mg * mg + イプシロン) var <- var - mom

ネストされたクラス

クラスapplyCenteredRmsProp.Options ApplyCenteredRmsPropのオプションの属性

定数

弦OP_NAME TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

パブリックメソッド

出力<T>
asOutput ()
テンソルのシンボリック ハンドルを返します。
static <T extends TType > applyCenteredRmsProp <T>
create (スコープscope,オペランド<T> var,オペランド<T> mg,オペランド<T> ms,オペランド<T> mom,オペランド<T> lr,オペランド<T> rho,オペランド<T> モーメンタム,オペランド<T > イプシロン、オペランド<T> grad、オプション...オプション)
新しいApplyCenteredRmsPropオペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
出力<T>
外（）
「var」と同じです。
静的ApplyCenteredRmsProp.Options
useLocking (ブール型 useLocking)

継承されたメソッド

定数

パブリック静的最終文字列OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

定数値: "ApplyCenteredRMSProp"

パブリックメソッド

public Output <T> asOutput ()

テンソルのシンボリック ハンドルを返します。

TensorFlow オペレーションへの入力は、別の TensorFlow オペレーションの出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリック ハンドルを取得するために使用されます。

public static applyCenteredRmsProp <T> create (スコープscope,オペランド<T> var,オペランド<T> mg,オペランド<T> ms,オペランド<T> mom,オペランド<T> lr,オペランド<T> rho,オペランド<T > 運動量、オペランド<T> イプシロン、オペランド<T> grad、オプション...オプション)

新しいApplyCenteredRmsPropオペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。

パラメーター
範囲現在のスコープ
変数Variable() から取得する必要があります。
mg Variable() から取得する必要があります。
MS Variable() から取得する必要があります。
お母さんVariable() から取得する必要があります。
lrスケーリング係数。スカラーでなければなりません。
ロー減衰率。スカラーでなければなりません。
勢い勢いスケール。スカラーでなければなりません。
イプシロンリッジ用語。スカラーでなければなりません。
卒業生グラデーション。
オプションオプションの属性値を持ちます
戻り値
  • applyCenteredRmsProp の新しいインスタンス

public出力<T> out ()

「var」と同じです。

public static applyCenteredRmsProp.Options useLocking (ブール型 useLocking)

パラメーター
使用ロック「True」の場合、var、mg、ms、mom テンソルの更新はロックによって保護されます。それ以外の場合、動作は未定義ですが、競合が少なくなる可能性があります。