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tensorflow :: opérations :: AppliquerCentréRMSProp

#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 au cours desquelles le grad est zéro.

mean_square = decay * mean_square + (1-decay) * gradient ** 2 mean_grad = decay * mean_grad + (1-decay) * gradient

Delta = taux_apprentissage * gradient / sqrt (mean_square + epsilon - mean_grad ** 2)

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

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.

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:

  • Output : identique à "var".

Constructeurs et destructeurs

ApplyCenteredRMSProp (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)
ApplyCenteredRMSProp (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, const ApplyCenteredRMSProp::Attrs & attrs)

Attributs publics

operation
out

Fonctions publiques

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

Fonctions statiques publiques

UseLocking (bool x)

Structs

tensorflow :: ops :: ApplyCenteredRMSProp :: Attrs

Définisseurs d' attributs facultatifs pour ApplyCenteredRMSProp .

Attributs publics

opération

Operation operation

en dehors

::tensorflow::Output out

Fonctions publiques

AppliquerCentréRMSProp

 ApplyCenteredRMSProp(
  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
)

AppliquerCentréRMSProp

 ApplyCenteredRMSProp(
  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,
  const ApplyCenteredRMSProp::Attrs & attrs
)

nœud

::tensorflow::Node * node() const 

operator :: tensorflow :: Input

 operator::tensorflow::Input() const 

operator :: tensorflow :: Output

 operator::tensorflow::Output() const 

Fonctions statiques publiques

Utiliser le verrouillage

Attrs UseLocking(
  bool x
)