RMSProp

パブリック クラスRMSProp

RMSProp アルゴリズムを実装するオプティマイザー。

RMSprop の要点は次のとおりです。

  • 勾配の二乗の移動 (割引) 平均を維持します。
  • 勾配をこの平均の根で割ります。

RMSprop のこの実装では、ネステロフの運動量ではなく、普通の運動量を使用します。

中心バージョンはさらに、勾配の移動平均を維持し、その平均を使用して分散を推定します。

関連項目

定数

ブール値CENTERED_DEFAULT
浮くDECAY_DEFAULT
浮くEPSILON_DEFAULT
浮く学習_レート_デフォルト
弦MG
弦勢い
浮くMOMENTUM_DEFAULT
弦RMS

継承された定数

パブリックコンストラクター

RMSProp (グラフグラフ)
RMSPRrop オプティマイザーを作成します
RMSProp ( Graphグラフ、float learningRate)
RMSPRrop オプティマイザーを作成します
RMSProp (グラフグラフ、浮動小数点学習率、浮動小数点減衰、浮動小数点運動量、浮動小数点イプシロン、ブール中心)
RMSPRrop オプティマイザーを作成します
RMSProp (グラフグラフ、文字列名、float learningRate)
RMSPRrop オプティマイザーを作成します
RMSProp (グラフグラフ、文字列名、浮動小数点学習率、浮動小数点減衰、浮動小数点運動量、浮動小数点イプシロン、ブール中心)
RMSPRrop オプティマイザーを作成します

パブリックメソッド

弦
getOptimizerName ()
オプティマイザーの名前を取得します。
弦
toString ()

継承されたメソッド

定数

パブリック静的最終ブール値CENTERED_DEFAULT

定数値: false

パブリック静的最終浮動小数点数DECAY_DEFAULT

定数値: 0.9

パブリック静的最終フロートEPSILON_DEFAULT

定数値: 1.0E-10

パブリック静的最終フロートLEARNING_RATE_DEFAULT

定数値: 0.001

パブリック静的最終文字列MG

定数値: 「mg」

public static Final String MOMENTUM

定数値： 「勢い」

パブリック静的最終フロートMOMENTUM_DEFAULT

定数値: 0.0

パブリック静的最終文字列RMS

定数値: "rms"

パブリックコンストラクター

パブリックRMSProp (グラフグラフ)

RMSPRrop オプティマイザーを作成します

パラメーター
グラフTensorFlow グラフ

public RMSProp ( Graphグラフ、float learningRate)

RMSPRrop オプティマイザーを作成します

パラメーター
グラフTensorFlow グラフ
学習率学習率

public RMSProp (グラフグラフ、浮動小数点学習率、浮動小数点減衰、浮動小数点運動量、浮動小数点イプシロン、ブール中心)

RMSPRrop オプティマイザーを作成します

パラメーター
グラフTensorFlow グラフ
学習率学習率
減衰履歴/今後の勾配の割引係数。デフォルトは 0.9 です。
勢い加速係数。デフォルトは 0 です。
イプシロン数値安定性のための小さな定数
中心にあるtrueの場合、勾配は勾配の推定分散によって正規化されます。 falseの場合、非中心の 2 番目のモーメントによって。これをtrueに設定するとトレーニングに役立つ可能性がありますが、計算とメモリの点で若干コストが高くなります。デフォルトはfalseです。

public RMSProp ( Graphグラフ、文字列名、float learningRate)

RMSPRrop オプティマイザーを作成します

パラメーター
グラフTensorFlow グラフ
名前このオプティマイザーの名前。デフォルトは「RMSProp」です。
学習率学習率

public RMSProp (グラフグラフ、文字列名、浮動小数点学習率、浮動小数点減衰、浮動小数点運動量、浮動小数点イプシロン、ブール中心)

RMSPRrop オプティマイザーを作成します

パラメーター
グラフTensorFlow グラフ
名前このオプティマイザーの名前。デフォルトは「RMSProp」です。
学習率学習率
減衰履歴/今後の勾配の割引係数。デフォルトは 0.9 です。
勢い加速係数。デフォルトは 0 です。
イプシロン数値安定性のための小さな定数
中心にあるtrueの場合、勾配は勾配の推定分散によって正規化されます。 falseの場合、非中心の 2 番目のモーメントによって。これをtrueに設定するとトレーニングに役立つ可能性がありますが、計算とメモリの点で若干コストが高くなります。デフォルトはfalseです。

パブリックメソッド

public String getOptimizerName ()

オプティマイザーの名前を取得します。

戻り値
  • オプティマイザーの名前。

public String toString ()