tensorflow :: opérations :: ResourceSparseApplyCenteredRMSProp

#include <training_ops.h>

Mettez à jour '* var' selon l'algorithme RMSProp centré.

Résumé

L'algorithme RMSProp centré utilise une estimation du deuxième moment centré (c'est-à-dire la variance) pour la normalisation, par opposition à RMSProp régulier, qui utilise le deuxième moment (non centré). Cela aide souvent à la formation, mais est légèrement plus cher en termes de calcul et de mémoire.

Notez que dans une implémentation dense de cet algorithme, mg, ms et mom se mettront à jour même si le grad est nul, mais dans cette implémentation clairsemée, mg, ms et mom ne se mettront pas à jour dans les itérations pendant lesquelles le grad est zéro.

mean_square = decay * mean_square + (1-decay) * gradient ** 2 mean_grad = decay * mean_grad + (1-decay) * gradient Delta = learning_rate * gradient / sqrt (mean_square + epsilon - mean_grad ** 2)

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

Arguments:

  • scope: un objet Scope
  • var: Doit provenir d'une variable ().
  • mg: doit provenir d'une variable ().
  • ms: Doit provenir d'une variable ().
  • mom: Doit provenir d'une variable ().
  • lr: facteur d'échelle. Doit être un scalaire.
  • rho: taux de désintégration. Doit être un scalaire.
  • epsilon: terme Ridge. Doit être un scalaire.
  • grad: Le dégradé.
  • indices: Un vecteur d'indices dans la première dimension de var, ms et mom.

Attributs facultatifs (voir Attrs ):

  • use_locking: Si True , la mise à jour des tenseurs var, mg, ms et mom est protégée par un verrou; sinon, le comportement n'est pas défini, mais peut présenter moins de conflits.

Retour:

Constructeurs et destructeurs

ResourceSparseApplyCenteredRMSProp (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, :: tensorflow::Input indices)
ResourceSparseApplyCenteredRMSProp (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, :: tensorflow::Input indices, const ResourceSparseApplyCenteredRMSProp::Attrs & attrs)

Attributs publics

operation

Fonctions publiques

operator::tensorflow::Operation () const

Fonctions statiques publiques

UseLocking (bool x)

Structs

tensorflow :: ops :: ResourceSparseApplyCenteredRMSProp :: Attrs

Définisseurs d'attributs facultatifs pour ResourceSparseApplyCenteredRMSProp .

Attributs publics

opération

Operation operation

Fonctions publiques

ResourceSparseApplyCenteredRMSProp

 ResourceSparseApplyCenteredRMSProp(
  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,
  ::tensorflow::Input indices
)

ResourceSparseApplyCenteredRMSProp

 ResourceSparseApplyCenteredRMSProp(
  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,
  ::tensorflow::Input indices,
  const ResourceSparseApplyCenteredRMSProp::Attrs & attrs
)

operator :: tensorflow :: Operation

 operator::tensorflow::Operation() const 

Fonctions statiques publiques

Utiliser le verrouillage

Attrs UseLocking(
  bool x
)