ApplyCenteredRmsProp

kelas akhir publik ApplyCenteredRmsProp

Perbarui '*var' sesuai dengan algoritma RMSProp terpusat.

Algoritme RMSProp terpusat menggunakan perkiraan momen kedua terpusat (yaitu varians) untuk normalisasi, berbeda dengan RMSProp biasa, yang menggunakan momen kedua (tidak terpusat). Hal ini sering kali membantu dalam pelatihan, namun sedikit lebih mahal dalam hal komputasi dan memori.

Perhatikan bahwa dalam implementasi padat dari algoritme ini, mg, ms, dan mom akan diperbarui meskipun gradasinya nol, tetapi dalam implementasi yang jarang ini, mg, ms, dan mom tidak akan diperbarui dalam iterasi yang gradannya nol.

mean_square = peluruhan * mean_square + (1 peluruhan) * gradien ** 2 mean_grad = peluruhan * mean_grad + (1 peluruhan) * gradien

Delta = kecepatan_belajar * gradien / kuadrat(mean_square + epsilon - mean_grad ** 2)

mg <- rho * mg_{t-1} + (1-rho) * lulusan ms <- rho * ms_{t-1} + (1-rho) * lulusan * lulusan ibu <- momentum * ibu_{t-1 } + lr * lulusan / sqrt(ms - mg * mg + epsilon) var <- var - ibu

Kelas Bersarang

kelas TerapkanCenteredRmsProp.Options Atribut opsional untuk ApplyCenteredRmsProp

Konstanta

Rangkaian OP_NAME Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Metode Publik

Keluaran <T>
sebagai Keluaran ()
Mengembalikan pegangan simbolik tensor.
statis <T memperluas TType > ApplyCenteredRmsProp <T>
buat ( Lingkup lingkup, Operand <T> var, Operand <T> mg, Operand <T> ms, Operand <T> mom, Operand <T> lr, Operand <T> rho, Operand <T> momentum, Operand <T > epsilon, Operan <T> lulusan, Opsi... opsi)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi ApplyCenteredRmsProp baru.
Keluaran <T>
keluar ()
Sama seperti "var".
ApplyCenteredRmsProp.Options statis
useLocking (penguncian penggunaan Boolean)

Metode Warisan

Konstanta

String akhir statis publik OP_NAME

Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Nilai Konstan: "ApplyCenteredRMSProp"

Metode Publik

Keluaran publik <T> sebagai Keluaran ()

Mengembalikan pegangan simbolik tensor.

Masukan ke operasi TensorFlow adalah keluaran dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.

public static ApplyCenteredRmsProp <T> buat ( Ruang lingkup, Operan <T> var, Operan <T> mg, Operan <T> ms, Operan <T> mom, Operan <T> lr, Operan <T> rho, Operan <T > momentum, Operan <T> epsilon, Operan <T> grad, Opsi... opsi)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi ApplyCenteredRmsProp baru.

Parameter
cakupan ruang lingkup saat ini
var Harus dari Variabel().
mg Harus dari Variabel().
MS Harus dari Variabel().
Mama Harus dari Variabel().
lr Faktor skala. Pasti skalar.
rho Tingkat pembusukan. Pasti skalar.
momentum Skala Momentum. Pasti skalar.
epsilon Istilah punggungan. Pasti skalar.
lulusan Gradien.
pilihan membawa nilai atribut opsional
Kembali
  • contoh baru dari ApplyCenteredRmsProp

Keluaran publik <T> keluar ()

Sama seperti "var".

ApplyCenteredRmsProp.Options statis publik useLocking (Boolean useLocking)

Parameter
gunakan Penguncian Jika `True`, pembaruan tensor var, mg, ms, dan mom dilindungi oleh kunci; jika tidak, perilaku tersebut tidak terdefinisikan, namun mungkin menunjukkan lebih sedikit pertentangan.