ResourceApplyCenteredRmsProp

ResourceApplyCenteredRmsProp classe final pública

Atualize '* var' de acordo com o algoritmo RMSProp centralizado.

O algoritmo RMSProp centrado usa uma estimativa do segundo momento centrado (ou seja, a variância) para normalização, ao contrário do RMSProp regular, que usa o segundo momento (não centrado). Isso geralmente ajuda no treinamento, mas é um pouco mais caro em termos de computação e memória.

Observe que na implementação densa deste algoritmo, mg, ms e mom serão atualizados mesmo se o grad for zero, mas nesta implementação esparsa, mg, ms e mom não serão atualizados nas iterações durante as quais o grad é zero.

média_quadrada = decadência * média_quadrada + (1-decadência) * gradiente ** 2 média_grad = decadência * média_grad + (1-decadência) * gradiente

Delta = learning_rate * gradiente / 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 <- momentum * mom_ {t-1 } + lr * grad / sqrt (ms - mg * mg + epsilon) var <- var - mãe

Classes aninhadas

classe

ResourceApplyCenteredRmsProp.Options

Atributos opcionais para ResourceApplyCenteredRmsProp

Constantes

Fragmento

OP_NAME

O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow

Métodos Públicos

estática <T estende TType > ResourceApplyCenteredRmsProp	criar ( Scope escopo, Operando <?> var, Operando <?> mg, Operando <?> ms, Operando <?> mãe, Operando <T> lr, Operando <T> ró, Operando <T> impulso, Operando <T > epsilon, Operando <T> grad, Options ... opções) Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação ResourceApplyCenteredRmsProp.
estáticos ResourceApplyCenteredRmsProp.Options	useLocking (booleano useLocking)

Métodos herdados

De classe org.tensorflow.op.RawOp

final booleano	é igual a (obj Object)
final int	hashCode ()
Operação	op () Retornar esta unidade de computação como uma única Operation .
corda final	toString ()

Da classe java.lang.Object

boleano	equals (arg0 Object)
aula final <?>	getClass ()
int	hashCode ()
vazio final	notificar ()
vazio final	notifyAll ()
Fragmento	toString ()
vazio final	wait (longa arg0, int arg1)
vazio final	wait (arg0 de comprimento)
vazio final	wait ()

A partir da interface org.tensorflow.op.Op

abstrato ExecutionEnvironment	env () Retorne o ambiente de execução em que este op foi criado.
abstrato Operação	op () Retornar esta unidade de computação como uma única Operation .

Constantes

nome_op final String public static

O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow

Valor constante: "ResourceApplyCenteredRMSProp"

Métodos Públicos

public static ResourceApplyCenteredRmsProp criar ( Scope escopo, Operando <?> var, Operando <?> mg, Operando <?> ms, Operando <?> mãe, Operando <T> lr, Operando <T> ró, Operando <T> impulso, operando <T> epsilon, operando <T> grad, Options ... opções)

Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação ResourceApplyCenteredRmsProp.

Parâmetros

alcance	escopo atual
var	Deve ser de uma variável ().
mg	Deve ser de uma variável ().
em	Deve ser de uma variável ().
mãe	Deve ser de uma variável ().
lr	Fator de escala. Deve ser um escalar.
rho	Taxa de decaimento. Deve ser um escalar.
impulso	Escala de momento. Deve ser um escalar.
épsilon	Termo de cume. Deve ser um escalar.
grad	O gradiente.
opções	carrega valores de atributos opcionais

Devoluções

• uma nova instância de ResourceApplyCenteredRmsProp

public static ResourceApplyCenteredRmsProp.Options useLocking (Boolean useLocking)

Parâmetros

useLocking	Se for `True`, a atualização dos tensores var, mg, ms e mom é protegida por um bloqueio; caso contrário, o comportamento é indefinido, mas pode exibir menos contenção.