ResourceApplyCenteredRmsProp

genel son sınıf ResourceApplyCenteredRmsProp

'*var'ı ortalanmış RMSProp algoritmasına göre güncelleyin.

Merkezlenmiş RMSProp algoritması, (merkezlenmemiş) ikinci anı kullanan normal RMSProp'un aksine, normalleştirme için ortalanmış ikinci momentin (yani varyansın) bir tahminini kullanır. Bu genellikle eğitime yardımcı olur, ancak hesaplama ve hafıza açısından biraz daha pahalıdır.

Bu algoritmanın yoğun uygulanmasında mg, ms ve mom'un grad sıfır olsa bile güncelleneceğini, ancak bu seyrek uygulamada mg, ms ve mom'un grad'ın sıfır olduğu yinelemelerde güncellenmeyeceğini unutmayın.

ortalama_kare = bozunum * ortalama_kare + (1-bozunma) * gradyan ** 2 ortalama_gradyan = bozunma * ortalama_gradyan + (1-bozunma) * gradyan

Delta = öğrenme_oranı * gradyan / sqrt(ortalama_kare + epsilon - ortalama_grad ** 2)

mg <- rho * mg_{t-1} + (1-rho) * derece ms <- rho * ms_{t-1} + (1-rho) * derece * derece anne <- momentum * anne_{t-1 } + lr * grad / sqrt(ms - mg * mg + epsilon) var <- var - mom

İç İçe Sınıflar

sınıf

ResourceApplyCenteredRmsProp.Options

ResourceApplyCenteredRmsProp için isteğe bağlı özellikler

Sabitler

Sicim

OP_NAME

Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Genel Yöntemler

statik <T, TType'ı genişletir > ResourceApplyCenteredRmsProp	create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <?> var, İşlenen <?> mg, İşlenen <?> ms, İşlenen <?> anne, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> rho, İşlenen <T> momentum, İşlenen <T > epsilon, İşlenen <T> grad, Seçenekler... seçenekler) Yeni bir ResourceApplyCenteredRmsProp işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
statik ResourceApplyCenteredRmsProp.Options	useLocking (Boolean useLocking)

Kalıtsal Yöntemler

org.tensorflow.op.RawOp sınıfından

son boole değeri	eşittir (Nesne nesnesi)
son int	hash kodu ()
Operasyon	işlem () Bu hesaplama birimini tek bir Operation olarak döndürün.
son Dize	toString ()

Java.lang.Object sınıfından

boolean	eşittir (Nesne arg0)
son Sınıf<?>	getClass ()
int	hash kodu ()
son boşluk	bildir ()
son boşluk	tümünü bildir ()
Sicim	toString ()
son boşluk	bekle (uzun arg0, int arg1)
son boşluk	bekle (uzun arg0)
son boşluk	Beklemek ()

org.tensorflow.op.Op arayüzünden

özet Yürütme Ortamı	env () Bu operasyonun oluşturulduğu yürütme ortamını döndürün.
soyut Operasyon	işlem () Bu hesaplama birimini tek bir Operation olarak döndürün.

Sabitler

genel statik son Dize OP_NAME

Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Sabit Değer: "ResourceApplyCenteredRMSProp"

Genel Yöntemler

public static ResourceApplyCenteredRmsProp create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <?> var, İşlenen <?> mg, İşlenen <?> ms, İşlenen <?> anne, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> rho, İşlenen <T> momentumu, İşlenen <T> epsilon, İşlenen <T> grad, Seçenekler... seçenekler)

Yeni bir ResourceApplyCenteredRmsProp işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.

Parametreler

kapsam	mevcut kapsam
var	Bir Variable()'dan olmalıdır.
mg	Bir Variable()'dan olmalıdır.
Hanım	Bir Variable()'dan olmalıdır.
anne	Bir Variable()'dan olmalıdır.
IR	Ölçekleme faktörü. Bir skaler olmalı.
ro	Çürüme oranı. Bir skaler olmalı.
itme	Momentum Ölçeği. Bir skaler olmalı.
epsilon	Ridge terimi. Bir skaler olmalı.
mezun	Gradyan.
seçenekler	isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır

İadeler

• ResourceApplyCenteredRmsProp'un yeni bir örneği

public static ResourceApplyCenteredRmsProp.Options useLocking (Boolean useLocking)

Parametreler

KullanımKilitleme	'Doğru' ise var, mg, ms ve mom tensörlerinin güncellenmesi bir kilitle korunur; aksi takdirde davranış tanımsızdır ancak daha az çekişme sergileyebilir.