tensorflow::ops::SparseApplyRMSProp

#include <training_ops.h>

Обновите переменную '*var' в соответствии с алгоритмом RMSProp.

Краткое содержание

Обратите внимание, что в плотной реализации этого алгоритма переменные ms и mom будут обновляться, даже если градиент равен нулю, но в этой разреженной реализации переменные ms и mom не будут обновляться в итерациях, в течение которых градиент равен нулю.

среднеквадратичное отклонение = затухание * среднеквадратичное отклонение + (1-затухание) * градиент ** 2 Дельта = скорость обучения * градиент / кварт(среднеквадратичное отклонение + эпсилон)

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

Аргументы:

  • scope: Объект Scope
  • var: Должно быть из функции Variable().
  • мс: Должно быть из переменной().
  • мама: Должно быть из переменной().
  • lr: Масштабный коэффициент. Должен быть скалярным значением.
  • ро: Скорость затухания. Должна быть скалярной величиной.
  • Эпсилон: Член гребня. Должен быть скаляром.
  • grad: Градиент.
  • индексы: Вектор индексов, помещенный в первое измерение переменных var, ms и mom.

Дополнительные атрибуты (см. Attrs ):

  • use_locking: Если True , обновление тензоров var, ms и mom защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может демонстрировать меньшую конкуренцию.

Возвращает:

  • Output : То же, что и "var".

Конструкторы и Деструкторы

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)

Общедоступные атрибуты

operation
out

Общественные функции

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

Открытые статические функции

UseLocking (bool x)

Структуры

tensorflow::ops::SparseApplyRMSProp::Attrs

Дополнительные параметры установки атрибутов для SparseApplyRMSProp .

Общедоступные атрибуты

операция 

Operation operation

вне 

::tensorflow::Output out

Общественные функции

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
)

узел 

::tensorflow::Node * node() const

оператор::tensorflow::Input 

 operator::tensorflow::Input() const

оператор::tensorflow::Output 

 operator::tensorflow::Output() const

Открытые статические функции

UseLocking 

Attrs UseLocking(
  bool x
)