тензорный поток:: опс:: РазреженныйApplyCenteredRMSProp
#include <training_ops.h>
Обновите «*var» в соответствии с центрированным алгоритмом RMSProp.
Краткое содержание
Алгоритм центрированного RMSProp использует оценку центрированного второго момента (т. е. дисперсии) для нормализации, в отличие от обычного алгоритма RMSProp, который использует (нецентрированный) второй момент. Это часто помогает при обучении, но требует немного больше затрат с точки зрения вычислений и памяти.
Обратите внимание, что в плотной реализации этого алгоритма mg, ms и Mom будут обновляться, даже если градиент равен нулю, но в этой разреженной реализации mg, ms и Mom не будут обновляться на итерациях, во время которых градиент равен нулю.
средний_квадрат = затухание * средний_квадрат + (1-распад) * градиент ** 2 средний_град = затухание * средний_град + (1-распад) * градиент Дельта = скорость обучения * градиент / sqrt(средний_квадрат + эпсилон - средний_град ** 2)
Аргументы:
- область: объект области.
- var: Должно быть из переменной().
- mg: Должно быть из переменной().
- мс: Должно быть из переменной().
- мама: Должно быть из переменной().
- lr: Коэффициент масштабирования. Должно быть скаляр.
- ро: Скорость распада. Должно быть скаляр.
- эпсилон: термин хребта. Должно быть скаляр.
- град: Градиент.
- индексы: вектор индексов в первом измерении var, ms и Mom.
Необязательные атрибуты (см. Attrs
):
- use_locking: Если
True
, обновление тензоров var, mg, ms и Mom защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может вызывать меньше конфликтов.
Возврат:
-
Output
: То же, что и «var».
Конструкторы и деструкторы | |
---|---|
SparseApplyCenteredRMSProp (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, :: tensorflow::Input indices) | |
SparseApplyCenteredRMSProp (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, :: tensorflow::Input indices, const SparseApplyCenteredRMSProp::Attrs & attrs) |
Публичные атрибуты | |
---|---|
operation | |
out |
Общественные функции | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
Публичные статические функции | |
---|---|
UseLocking (bool x) |
Структуры | |
---|---|
tensorflow::ops::SparseApplyCenteredRMSProp::Attrs | Необязательные установщики атрибутов для SparseApplyCenteredRMSProp . |
Публичные атрибуты
операция
Operation operation
вне
::tensorflow::Output out
Общественные функции
РазреженныйApplyCenteredRMSProp
SparseApplyCenteredRMSProp( 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, ::tensorflow::Input indices )
РазреженныйApplyCenteredRMSProp
SparseApplyCenteredRMSProp( 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, ::tensorflow::Input indices, const SparseApplyCenteredRMSProp::Attrs & attrs )
узел
::tensorflow::Node * node() const
оператор::tensorflow::Input
operator::tensorflow::Input() const
оператор::tensorflow::Выход
operator::tensorflow::Output() const
Публичные статические функции
Использование блокировки
Attrs UseLocking( bool x )