Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API.
Switch to English

tensorflow :: ops :: ResourceSparseApplyCenteredRMSProp

#include <training_ops.h>

Perbarui '* var' sesuai dengan algoritme RMSProp yang terpusat.

Ringkasan

Algoritme RMSProp terpusat menggunakan perkiraan momen kedua yang terpusat (yaitu, varians) untuk normalisasi, sebagai lawan dari RMSProp biasa, yang menggunakan momen kedua (tidak terpusat). Ini sering membantu pelatihan, tetapi sedikit lebih mahal dalam hal komputasi dan memori.

Perhatikan bahwa dalam implementasi padat algoritme ini, mg, ms, dan mom akan memperbarui meskipun gradnya nol, tetapi dalam implementasi yang jarang ini, mg, ms, dan mom tidak akan memperbarui dalam iterasi yang nilainya nol.

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

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

Argumen:

  • scope: Objek Scope
  • var: Harus dari Variabel ().
  • mg: Harus dari Variabel ().
  • ms: Harus dari Variabel ().
  • ibu: Harus dari Variabel ().
  • lr: Faktor penskalaan. Harus skalar.
  • rho: Tingkat kerusakan. Harus skalar.
  • epsilon: Istilah punggungan. Harus skalar.
  • grad: Gradien.
  • indeks: Vektor indeks ke dimensi pertama dari var, ms dan mom.

Atribut opsional (lihat Attrs ):

  • use_locking: Jika True , pembaruan tensor var, mg, ms, dan mom dilindungi oleh kunci; jika tidak, perilakunya tidak ditentukan, tetapi mungkin menunjukkan lebih sedikit perselisihan.

Pengembalian:

Pembuat dan Penghancur

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)

Atribut publik

operation

Fungsi publik

operator::tensorflow::Operation () const

Fungsi statis publik

UseLocking (bool x)

Structs

tensorflow :: ops :: ResourceSparseApplyCenteredRMSProp :: Attrs

Penyetel atribut opsional untuk ResourceSparseApplyCenteredRMSProp .

Atribut publik

operasi

Operation operation

Fungsi publik

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 :: Operasi

 operator::tensorflow::Operation() const 

Fungsi statis publik

UseLocking

Attrs UseLocking(
  bool x
)