tensorflow:: אופס:: ApplyRMSProp
#include <training_ops.h>
עדכן את '*var' לפי אלגוריתם RMSProp.
תַקצִיר
שימו לב שביישום צפוף של אלגוריתם זה, ms ו-mom יתעדכנו גם אם ה-grad הוא אפס, אבל ביישום הדליל הזה, ms ו-mom לא יתעדכנו באיטרציות שבמהלכן הגראד הוא אפס.
mean_square = decay * mean_square + (1-decay) * gradient ** 2 Delta = learning_rate * gradient / sqrt(mean_square + epsilon)
ms <- rho * ms_{t-1} + (1-rho) * grad * grad mom <- momentum * mom_{t-1} + lr * grad / sqrt(ms + epsilon) var <- var - mom
טיעונים:
- scope: אובייקט Scope
- var: צריך להיות מ-Variable().
- ms: צריך להיות מ-Variable().
- mom: צריך להיות מ-Variable().
- lr: גורם קנה מידה. חייב להיות סקלר.
- rho: קצב דעיכה. חייב להיות סקלר.
- אפסילון: מונח רכס. חייב להיות סקלר.
- grad: השיפוע.
מאפיינים אופציונליים (ראה Attrs
):
- use_locking: אם
True
, עדכון הטנזורים var, ms ו-mom מוגן על ידי מנעול; אחרת ההתנהגות אינה מוגדרת, אך עלולה להפגין פחות מחלוקת.
החזרות:
-
Output
: זהה ל-"var".
בנאים והורסים | |
---|---|
ApplyRMSProp (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) | |
ApplyRMSProp (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, const ApplyRMSProp::Attrs & attrs) |
תכונות ציבוריות | |
---|---|
operation | |
out |
תפקידים ציבוריים | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
פונקציות סטטיות ציבוריות | |
---|---|
UseLocking (bool x) |
מבנים | |
---|---|
tensorflow:: ops:: ApplyRMSProp:: Attrs | קובעי תכונות אופציונליים עבור ApplyRMSProp . |
תכונות ציבוריות
מִבצָע
Operation operation
הַחוּצָה
::tensorflow::Output out
תפקידים ציבוריים
ApplyRMSProp
ApplyRMSProp( 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 )
ApplyRMSProp
ApplyRMSProp( 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, const ApplyRMSProp::Attrs & attrs )
צוֹמֶת
::tensorflow::Node * node() const
מפעיל::tensorflow::קלט
operator::tensorflow::Input() const
אופרטור::tensorflow::פלט
operator::tensorflow::Output() const
פונקציות סטטיות ציבוריות
השתמש בנעילה
Attrs UseLocking( bool x )
tensorflow:: אופס:: ApplyRMSProp
#include <training_ops.h>
עדכן את '*var' לפי אלגוריתם RMSProp.
תַקצִיר
שימו לב שביישום צפוף של אלגוריתם זה, ms ו-mom יתעדכנו גם אם ה-grad הוא אפס, אבל ביישום הדליל הזה, ms ו-mom לא יתעדכנו באיטרציות שבמהלכן הגראד הוא אפס.
mean_square = decay * mean_square + (1-decay) * gradient ** 2 Delta = learning_rate * gradient / sqrt(mean_square + epsilon)
ms <- rho * ms_{t-1} + (1-rho) * grad * grad mom <- momentum * mom_{t-1} + lr * grad / sqrt(ms + epsilon) var <- var - mom
טיעונים:
- scope: אובייקט Scope
- var: צריך להיות מ-Variable().
- ms: צריך להיות מ-Variable().
- mom: צריך להיות מ-Variable().
- lr: גורם קנה מידה. חייב להיות סקלר.
- rho: קצב דעיכה. חייב להיות סקלר.
- אפסילון: מונח רכס. חייב להיות סקלר.
- grad: השיפוע.
מאפיינים אופציונליים (ראה Attrs
):
- use_locking: אם
True
, עדכון הטנזורים var, ms ו-mom מוגן על ידי מנעול; אחרת ההתנהגות אינה מוגדרת, אך עלולה להפגין פחות מחלוקת.
החזרות:
-
Output
: זהה ל-"var".
בנאים והורסים | |
---|---|
ApplyRMSProp (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) | |
ApplyRMSProp (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, const ApplyRMSProp::Attrs & attrs) |
תכונות ציבוריות | |
---|---|
operation | |
out |
תפקידים ציבוריים | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
פונקציות סטטיות ציבוריות | |
---|---|
UseLocking (bool x) |
מבנים | |
---|---|
tensorflow:: ops:: ApplyRMSProp:: Attrs | קובעי תכונות אופציונליים עבור ApplyRMSProp . |
תכונות ציבוריות
מִבצָע
Operation operation
הַחוּצָה
::tensorflow::Output out
תפקידים ציבוריים
ApplyRMSProp
ApplyRMSProp( 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 )
ApplyRMSProp
ApplyRMSProp( 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, const ApplyRMSProp::Attrs & attrs )
צוֹמֶת
::tensorflow::Node * node() const
מפעיל::tensorflow::קלט
operator::tensorflow::Input() const
אופרטור::tensorflow::פלט
operator::tensorflow::Output() const
פונקציות סטטיות ציבוריות
השתמש בנעילה
Attrs UseLocking( bool x )
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2024-11-06 (שעון UTC).