Yardım Kaggle üzerinde TensorFlow ile Büyük Bariyer Resifi korumak Meydan Üyelik

tensorflow :: ops :: ResourceSparseApplyCenteredRMSProp

#include <training_ops.h>

"* Var" ı ortalanmış RMSProp algoritmasına göre güncelleyin.

Özet

Ortalanmış RMSProp algoritması, (ortalanmamış) ikinci anı kullanan normal RMSProp'un aksine, normalleştirme için ortalanmış ikinci momentin (yani varyans) bir tahminini kullanır. Bu genellikle eğitime yardımcı olur, ancak hesaplama ve hafıza açısından biraz daha pahalıdır.

Bu algoritmanın yoğun uygulamasında, derecelendirme sıfır olsa bile mg, ms ve anne güncellenecektir, ancak bu seyrek uygulamada, derecelendirmenin sıfır olduğu yinelemelerde mg, ms ve mom güncellenmeyecektir.

ortalama_kare = bozunma * ortalama_ kare + (1-bozunma) * gradyan ** 2 ortalama_grad = bozulma * ortalama_grad + (1-bozunma) * gradyan Delta = öğrenme_ hızı * gradyan / sqrt (ortalama_kare + epsilon - ortalama_grad ** 2)

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

Argümanlar:

  • kapsam: Bir Scope nesnesi
  • var: Bir Değişken () 'den olmalıdır.
  • mg: Bir Değişkenden () alınmalıdır.
  • ms: Bir Değişkenden () olmalıdır.
  • anne: Bir Değişken'den () alınmalıdır.
  • lr: Ölçekleme faktörü. Skaler olmalı.
  • rho: Bozunma oranı. Skaler olmalı.
  • epsilon: Ridge terimi. Skaler olmalı.
  • grad: Gradyan.
  • indisler: var, ms ve mom'in ilk boyutuna bir indis vektörü.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

  • use_locking: True ise, var, mg, ms ve mom tensörlerin güncellenmesi bir kilitle korunur; aksi takdirde davranış tanımsızdır, ancak daha az çekişme gösterebilir.

İadeler:

Yapıcılar ve Yıkıcılar

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)

Genel özellikler

operation

Kamusal işlevler

operator::tensorflow::Operation () const

Genel statik işlevler

UseLocking (bool x)

Yapılar

tensorflow :: ops :: ResourceSparseApplyCenteredRMSProp :: Attrs

ResourceSparseApplyCenteredRMSProp için isteğe bağlı öznitelik belirleyiciler.

Genel özellikler

operasyon

Operation operation

Kamusal işlevler

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 :: İşlem

 operator::tensorflow::Operation() const 

Genel statik işlevler

KullanımKilitleme

Attrs UseLocking(
  bool x
)