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tensorflow :: ops :: ResourceApplyCenteredRMSProp

#include <training_ops.h>

Aggiorna '* var' in base all'algoritmo RMSProp centrato.

Sommario

L'algoritmo RMSProp centrato utilizza una stima del secondo momento centrato (cioè la varianza) per la normalizzazione, al contrario del normale RMSProp, che utilizza il secondo momento (non centrato). Questo spesso aiuta con la formazione, ma è leggermente più costoso in termini di calcolo e memoria.

Si noti che nell'implementazione densa di questo algoritmo, mg, ms e mom si aggiorneranno anche se il grad è zero, ma in questa implementazione sparsa, mg, ms e mom non si aggiorneranno nelle iterazioni durante le quali il grad è zero.

mean_square = decay * mean_square + (1-decay) * gradiente ** 2 mean_grad = decay * mean_grad + (1-decay) * gradiente

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

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

Argomenti:

  • scope: un oggetto Scope
  • var: dovrebbe provenire da una variabile ().
  • mg: dovrebbe provenire da una variabile ().
  • ms: dovrebbe provenire da una variabile ().
  • mamma: dovrebbe provenire da una variabile ().
  • lr: fattore di scala. Deve essere uno scalare.
  • rho: tasso di decadimento. Deve essere uno scalare.
  • epsilon: termine Ridge. Deve essere uno scalare.
  • grad: Il gradiente.

Attributi opzionali (vedi Attrs ):

  • use_locking: se True , l'aggiornamento dei tensori var, mg, ms e mom è protetto da un blocco; in caso contrario, il comportamento è indefinito, ma potrebbe presentare meno contese.

Ritorna:

Costruttori e distruttori

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)

Attributi pubblici

operation

Funzioni pubbliche

operator::tensorflow::Operation () const

Funzioni statiche pubbliche

UseLocking (bool x)

Structs

tensorflow :: ops :: ResourceApplyCenteredRMSProp :: Attrs

Setter attributi facoltativi per ResourceApplyCenteredRMSProp .

Attributi pubblici

operazione

Operation operation

Funzioni pubbliche

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
)

operatore :: :: tensorflow Funzionamento

 operator::tensorflow::Operation() const 

Funzioni statiche pubbliche

UseLocking

Attrs UseLocking(
  bool x
)