ResourceSparseApplyCenteredRmsProp

ResourceSparseApplyCenteredRmsProp public final class

Actualice '* var' de acuerdo con el algoritmo RMSProp centrado.

El algoritmo RMSProp centrado utiliza una estimación del segundo momento centrado (es decir, la varianza) para la normalización, a diferencia del RMSProp regular, que utiliza el segundo momento (no centrado). Esto a menudo ayuda con el entrenamiento, pero es un poco más caro en términos de cálculo y memoria.

Tenga en cuenta que en la implementación densa de este algoritmo, mg, ms y mom se actualizarán incluso si el gradiente es cero, pero en esta implementación escasa, mg, ms y mom no se actualizarán en iteraciones durante las cuales el grad es cero.

mean_square = decay * mean_square + (1-decay) * gradient ** 2 mean_grad = decay * mean_grad + (1-decay) * gradient Delta = learning_rate * gradiente / sqrt (mean_square + epsilon - mean_grad ** 2)

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

Clases anidadas

clase

ResourceSparseApplyCenteredRmsProp.Options

Los atributos opcionales para ResourceSparseApplyCenteredRmsProp

Constantes

Cuerda

OP_NAME

El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow

Métodos públicos

estática <T se extiende Ttype > ResourceSparseApplyCenteredRmsProp	crear ( Alcance alcance, operando <?> var, operando <?> mg, operando <?> ms, operando <?> mamá, operando <T> lr, operando <T> rho, operando <T> impulso, operando <T > épsilon, operando <T> graduado, operando <? extiende TNumber > índices, opciones ... opciones) Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación ResourceSparseApplyCenteredRmsProp.
estáticas ResourceSparseApplyCenteredRmsProp.Options	useLocking (Boolean useLocking)

Métodos heredados

De la clase org.tensorflow.op.RawOp

booleano final	es igual a (Object obj)
int final	hashCode ()
Operación	op () Devuelva esta unidad de cálculo como una sola Operation .
cadena final	toString ()

De la clase java.lang.Object

booleano	equals (Object arg0)
Clase final <?>	getClass ()
En t	hashCode ()
vacío final	notificar ()
vacío final	notifyAll ()
Cuerda	toString ()
vacío final	espera (tiempo arg0, arg1 int)
vacío final	espera (arg0 largo)
vacío final	wait ()

Desde la interfaz org.tensorflow.op.Op

abstracta ExecutionEnvironment	env () Devuelve el entorno de ejecución en el que se creó esta operación.
abstracta Operación	op () Devuelva esta unidad de cálculo como una sola Operation .

Constantes

OP_NAME pública final static String

El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow

Valor constante: "ResourceSparseApplyCenteredRMSProp"

Métodos públicos

public static ResourceSparseApplyCenteredRmsProp crear ( Alcance alcance, operando <?> var, operando <?> mg, operando <?> ms, operando <?> mamá, operando <T> lr, operando <T> rho, operando <T> impulso, operando <T> épsilon, operando <T> graduado, operando <? extiende TNumber > índices, opciones ... opciones)

Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación ResourceSparseApplyCenteredRmsProp.

Parámetros

alcance	alcance actual
var	Debe ser de una variable ().
mg	Debe ser de una variable ().
Sra	Debe ser de una variable ().
mamá	Debe ser de una variable ().
lr	Factor de escala. Debe ser un escalar.
rho	Tasa de descomposición. Debe ser un escalar.
épsilon	Término de la cresta. Debe ser un escalar.
graduado	El gradiente.
índices	Un vector de índices en la primera dimensión de var, ms y mom.
opciones	lleva valores de atributos opcionales

Devoluciones

• una nueva instancia de ResourceSparseApplyCenteredRmsProp

estáticas pública ResourceSparseApplyCenteredRmsProp.Options useLocking (booleano useLocking)

Parámetros

useLocking	Si es "True", la actualización de los tensores var, mg, ms y mom está protegida por un bloqueo; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede presentar menos contención.