ResourceApplyRmsProp

パブリック最終クラスResourceApplyRmsProp

RMSProp アルゴリズムに従って「*var」を更新します。

このアルゴリズムの高密度実装では、grad が 0 であっても ms と mom は更新されますが、このスパース実装では、grad が 0 である反復では ms と mom は更新されないことに注意してください。

平均二乗 = 減衰 * 平均二乗 + (1-減衰) * 勾配 ** 2 デルタ = 学習率 * 勾配 / sqrt(平均二乗 + イプシロン)

ms <- rho * ms_{t-1} + (1-rho) * grad * grad mom <- 勢い * mom_{t-1} + lr * grad / sqrt(ms + epsilon) var <- var - mom

ネストされたクラス

クラスResourceApplyRmsProp.Options ResourceApplyRmsPropのオプションの属性

定数

弦OP_NAME TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

パブリックメソッド

static <T extends TType > ResourceApplyRmsProp
create (スコープscope,オペランド<?> var,オペランド<?> ms,オペランド<?> mom,オペランド<T> lr,オペランド<T> rho,オペランド<T> モーメンタム,オペランド<T> epsilon,オペランド<T > 卒業生、オプション...オプション)
新しい ResourceApplyRmsProp 操作をラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
静的ResourceApplyRmsProp.Options
useLocking (ブール型 useLocking)

継承されたメソッド

定数

パブリック静的最終文字列OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

定数値: "ResourceApplyRMSProp"

パブリックメソッド

public static ResourceApplyRmsProp create (スコープscope,オペランド<?> var,オペランド<?> ms,オペランド<?> mom,オペランド<T> lr,オペランド<T> rho,オペランド<T> モーメンタム,オペランド<T> epsilon,オペランド<T> grad、オプション...オプション)

新しい ResourceApplyRmsProp 操作をラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。

パラメーター
範囲現在のスコープ
変数Variable() から取得する必要があります。
MS Variable() から取得する必要があります。
お母さんVariable() から取得する必要があります。
lrスケーリング係数。スカラーでなければなりません。
ロー減衰率。スカラーでなければなりません。
イプシロンリッジ用語。スカラーでなければなりません。
卒業生グラデーション。
オプションオプションの属性値を持ちます
戻り値
  • ResourceApplyRmsProp の新しいインスタンス

public static ResourceApplyRmsProp.Options useLocking (ブール型 useLocking)

パラメーター
使用ロック「True」の場合、var、ms、および mom テンソルの更新はロックによって保護されます。それ以外の場合、動作は未定義ですが、競合が少なくなる可能性があります。