tensorflow :: ops :: ApplyAdadelta

adadelta 체계에 따라 '* var'를 업데이트합니다.

요약

accum = rho () * accum + (1-rho ()) * grad.square (); update = (update_accum + epsilon) .sqrt () * (accum + epsilon ()). rsqrt () * grad; update_accum = rho () * update_accum + (1-rho ()) * update.square (); var-= 업데이트;

인수 :

• 범위 : 범위 개체
• var : Variable ()에서 가져와야합니다.
• accum : Variable ()에서 가져와야합니다.
• accum_update : Variable ()에서 가져와야합니다.
• lr : 배율. 스칼라 여야합니다.
• rho : 부패 요인. 스칼라 여야합니다.
• 엡실론 : 상수 계수. 스칼라 여야합니다.
• grad : 그래디언트입니다.

선택적 속성 ( Attrs 참조) :

• use_locking : True이면 var, accum 및 update_accum 텐서의 업데이트는 잠금으로 보호됩니다. 그렇지 않으면 동작이 정의되지 않지만 경합이 적을 수 있습니다.

보고:

• Output : "var"와 동일합니다.

공용 속성

Operation operation

::tensorflow::Output out

 ApplyAdadelta(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input accum_update,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input rho,
  ::tensorflow::Input epsilon,
  ::tensorflow::Input grad
)

 ApplyAdadelta(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input accum_update,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input rho,
  ::tensorflow::Input epsilon,
  ::tensorflow::Input grad,
  const ApplyAdadelta::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)