Xem bài phát biểu, phiên sản phẩm, hội thảo và hơn thế nữa từ Google I / O Xem danh sách phát

dòng chảy :: hoạt động :: ResourceApplyCenteredRMSProp

#include <training_ops.h>

Cập nhật '* var' theo thuật toán RMSProp ở giữa.

Tóm lược

Thuật toán RMSProp căn giữa sử dụng ước tính thời điểm thứ hai ở giữa (tức là phương sai) để chuẩn hóa, trái ngược với RMSProp thông thường, sử dụng thời điểm thứ hai (không căn giữa). Điều này thường giúp ích cho việc đào tạo, nhưng hơi tốn kém hơn về tính toán và bộ nhớ.

Lưu ý rằng khi triển khai dày đặc thuật toán này, mg, ms và mom sẽ cập nhật ngay cả khi grad bằng 0, nhưng trong triển khai thưa thớt này, mg, ms và mom sẽ không cập nhật trong các lần lặp lại mà grad bằng 0.

mean_square = phân rã * mean_square + (1-phân rã) * gradient ** 2 mean_grad = phân rã * mean_grad + (1-phân rã) * gradient

Delta = learning_rate * 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 mom <- xung lượng * mom_ {t-1 } + lr * grad / sqrt (ms - mg * mg + epsilon) var <- var - mom

Tranh luận:

  • phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
  • var: Phải từ một Biến ().
  • mg: Phải từ một Biến ().
  • ms: Phải từ một Biến ().
  • mẹ: Nên từ một Biến ().
  • lr: Hệ số tỷ lệ. Phải là một vô hướng.
  • rho: Tỷ lệ phân rã. Phải là một vô hướng.
  • epsilon: Thuật ngữ Ridge. Phải là một vô hướng.
  • grad: Độ dốc.

Các thuộc tính tùy chọn (xem Phần Attrs ):

  • use_locking: Nếu True , việc cập nhật các tensors var, mg, ms và mom được bảo vệ bằng một khóa; nếu không thì hành vi không được xác định, nhưng có thể ít biểu hiện sự cạnh tranh hơn.

Lợi nhuận:

Người xây dựng và Người phá hủy

ResourceApplyCenteredRMSProp (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)
ResourceApplyCenteredRMSProp (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 ResourceApplyCenteredRMSProp::Attrs & attrs)

Thuộc tính công khai

operation

Chức năng công cộng

operator::tensorflow::Operation () const

Các chức năng tĩnh công khai

UseLocking (bool x)

Cấu trúc

tensorflow :: ops :: ResourceApplyCenteredRMSProp :: Attrs

Bộ thiết lập thuộc tính tùy chọn cho ResourceApplyCenteredRMSProp .

Thuộc tính công khai

hoạt động

Operation operation

Chức năng công cộng

ResourceApplyCenteredRMSProp

 ResourceApplyCenteredRMSProp(
  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
)

ResourceApplyCenteredRMSProp

 ResourceApplyCenteredRMSProp(
  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 ResourceApplyCenteredRMSProp::Attrs & attrs
)

toán tử :: tensorflow :: Hoạt động

 operator::tensorflow::Operation() const 

Các chức năng tĩnh công khai

UseLocking

Attrs UseLocking(
  bool x
)