ML 커뮤니티 데이는 11월 9일입니다! TensorFlow, JAX에서 업데이트를 우리와 함께, 더 자세히 알아보기

tensorflow :: ops :: SparseApplyRMSProp

#include <training_ops.h>

RMSProp 알고리즘에 따라 '* var'를 업데이트합니다.

요약

이 알고리즘의 조밀 한 구현에서 ms와 mom은 grad가 0 인 경우에도 업데이트되지만이 희소 구현에서는 ms와 mom이 grad가 0 인 동안 반복에서 업데이트되지 않습니다.

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

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

인수 :

  • 범위 : 범위 개체
  • var : Variable ()에서 가져와야합니다.
  • ms : Variable ()에서 가져와야합니다.
  • mom : Variable ()에서 가져와야합니다.
  • lr : 배율. 스칼라 여야합니다.
  • rho : 부패율. 스칼라 여야합니다.
  • 엡실론 : 능선 용어. 스칼라 여야합니다.
  • grad : 그래디언트입니다.
  • 인덱스 : var, ms 및 mom의 첫 번째 차원에 대한 인덱스 벡터입니다.

선택적 속성 ( Attrs 참조) :

  • use_locking : True 이면 var, ms 및 mom 텐서의 업데이트가 잠금으로 보호됩니다. 그렇지 않으면 동작이 정의되지 않지만 경합이 적을 수 있습니다.

보고:

  • Output : "var"와 동일합니다.

생성자와 소멸자

SparseApplyRMSProp (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input ms, :: tensorflow::Input mom, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input rho, :: tensorflow::Input momentum, :: tensorflow::Input epsilon, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices)
SparseApplyRMSProp (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: 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 SparseApplyRMSProp::Attrs & attrs)

공용 속성

operation
out

공공 기능

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

공개 정적 함수

UseLocking (bool x)

구조체

tensorflow :: ops :: SparseApplyRMSProp :: Attrs

SparseApplyRMSProp에 대한 선택적 속성 설정자.

공용 속성

조작

Operation operation

::tensorflow::Output out

공공 기능

SparseApplyRMSProp

 SparseApplyRMSProp(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input ms,
  ::tensorflow::Input mom,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input rho,
  ::tensorflow::Input momentum,
  ::tensorflow::Input epsilon,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices
)

SparseApplyRMSProp

 SparseApplyRMSProp(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::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 SparseApplyRMSProp::Attrs & attrs
)

마디

::tensorflow::Node * node() const 

연산자 :: tensorflow :: 입력

 operator::tensorflow::Input() const 

연산자 :: tensorflow :: 출력

 operator::tensorflow::Output() const 

공개 정적 함수

사용 잠금

Attrs UseLocking(
  bool x
)