ResourceApplyRmsProp

classe final pública ResourceApplyRmsProp

Atualize '*var' de acordo com o algoritmo RMSProp.

Observe que na implementação densa desse algoritmo, ms e mom serão atualizados mesmo se o grad for zero, mas nesta implementação esparsa, ms e mom não serão atualizados em iterações durante as quais o grad for zero.

quadrado_médio = decaimento * quadrado_médio + (1-decaimento) * gradiente ** 2 Delta = taxa de aprendizagem * gradiente / sqrt (quadrado_médio + épsilon)

ms <- rho * ms_{t-1} + (1-rho) * grad * grad mom <- momentum * mom_{t-1} + lr * grad / sqrt(ms + épsilon) var <- var - mom

Classes aninhadas

aula ResourceApplyRmsProp.Options Atributos opcionais para ResourceApplyRmsProp

Constantes

Corda OP_NAME O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow

Métodos Públicos

estático <T estende TType > ResourceApplyRmsProp	create ( Escopo , Operando <?> var, Operando <?> ms, Operando <?> mãe, Operando <T> lr, Operando <T> rho, Operando <T> momentum, Operando <T> epsilon, Operando <T > graduação, Opções... opções) Método de fábrica para criar uma classe que agrupa uma nova operação ResourceApplyRmsProp.
ResourceApplyRmsProp.Options estático	useLocking (booleano useLocking)

Métodos herdados

Da classe org.tensorflow.op.RawOp

booleano final	é igual (objeto obj)
int final	código hash ()
Operação	op () Retorne esta unidade de cálculo como uma única `Operation` .
sequência final	para sequenciar ()

Da classe java.lang.Object

boleano	é igual (objeto arg0)
aula final<?>	getClass ()
interno	código hash ()
vazio final	notificar ()
vazio final	notificar todos ()
Corda	para sequenciar ()
vazio final	espere (long arg0, int arg1)
vazio final	espere (arg0 longo)
vazio final	espere ()

Da interface org.tensorflow.op.Op

ambiente de execução abstrato	env () Retorne o ambiente de execução em que esta operação foi criada.
operação abstrata	op () Retorne esta unidade de cálculo como uma única `Operation` .

Constantes

String final estática pública OP_NAME

O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow

Valor Constante: "ResourceApplyRMSProp"

Métodos Públicos

public static ResourceApplyRmsProp create ( Escopo escopo , Operando <?> var, Operando <?> ms, Operando <?> mãe, Operando <T> lr, Operando <T> rho, Operando <T> momentum, Operando <T> épsilon, Operando <T> grad, Opções... opções)

Método de fábrica para criar uma classe que agrupa uma nova operação ResourceApplyRmsProp.

Parâmetros

escopo	escopo atual
var	Deve ser de uma variável().
EM	Deve ser de uma variável().
mãe	Deve ser de uma variável().
lr	Fator de escala. Deve ser um escalar.
ró	Taxa de decaimento. Deve ser um escalar.
épsilon	Termo de cume. Deve ser um escalar.
graduado	O gradiente.
opções	carrega valores de atributos opcionais

Devoluções

uma nova instância de ResourceApplyRmsProp

public static ResourceApplyRmsProp.Options useLocking (booleano useLocking)

Parâmetros

useLocking	Se `True`, a atualização dos tensores var, ms e mom é protegida por um bloqueio; caso contrário, o comportamento será indefinido, mas poderá apresentar menos contenção.