ResourceSparseApplyCenteredRmsProp

classe finale pubblica ResourceSparseApplyCenteredRmsProp

Aggiorna '*var' in base all'algoritmo RMSProp centrato.

L'algoritmo RMSProp centrato utilizza una stima del secondo momento centrato (cioè la varianza) per la normalizzazione, al contrario del normale RMSProp, che utilizza il secondo momento (non centrato). Questo spesso aiuta con la formazione, ma è leggermente più costoso in termini di calcolo e memoria.

Tieni presente che nell'implementazione densa di questo algoritmo, mg, ms e mom verranno aggiornati anche se il grad è zero, ma in questa implementazione sparsa, mg, ms e mom non verranno aggiornati nelle iterazioni durante le quali il grad è zero.

quadrato_medio = decadimento * quadrato_medio + (1 decadimento) * gradiente ** 2 grado_medio = decadimento * grado_medio + (decadimento 1) * gradiente Delta = tasso_di_apprendimento * gradiente / sqrt(quadrato_medio + epsilon - grado_medio ** 2)

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

Classi nidificate

classe ResourceSparseApplyCenteredRmsProp.Options Attributi facoltativi per ResourceSparseApplyCenteredRmsProp

Costanti

Corda OP_NAME Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow

Metodi pubblici

static <T estende TType > ResourceSparseApplyCenteredRmsProp	create ( Scope scope, Operando <?> var, Operando <?> mg, Operando <?> ms, Operando <?> mom, Operando <T> lr, Operando <T> rho, Operando <T> momentum, Operando <T > epsilon, Operando <T> grad, Operando <? estende TNumero > indici, Opzioni... opzioni) Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione ResourceSparseApplyCenteredRmsProp.
static ResourceSparseApplyCenteredRmsProp.Options	useLocking (useLocking booleano)

Metodi ereditati

Dalla classe org.tensorflow.op.RawOp

booleano finale	è uguale a (Oggetto oggetto)
finale int	codice hash ()
Operazione	operazione () Restituisce questa unità di calcolo come una singola `Operation` .
stringa finale	accordare ()

Dalla classe java.lang.Object

booleano	è uguale a (Oggetto arg0)
Classe finale<?>	getClass ()
int	codice hash ()
vuoto finale	notificare ()
vuoto finale	notificaTutti ()
Corda	accordare ()
vuoto finale	attendere (lungo arg0, int arg1)
vuoto finale	aspetta (lungo arg0)
vuoto finale	Aspettare ()

Dall'interfaccia org.tensorflow.op.Op

ambiente di esecuzione astratto	ambiente () Restituisce l'ambiente di esecuzione in cui è stata creata questa operazione.
Operazione astratta	operazione () Restituisce questa unità di calcolo come una singola `Operation` .

Costanti

Stringa finale statica pubblica OP_NAME

Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow

Valore costante: "ResourceSparseApplyCenteredRMSProp"

Metodi pubblici

public static ResourceSparseApplyCenteredRmsProp create ( Scope scope, Operando <?> var, Operando <?> mg, Operando <?> ms, Operando <?> mom, Operando <T> lr, Operando <T> rho, Operando <T> momentum, Operando <T> epsilon, Operando <T> grad, Operando <? estende TNumero > indici, Opzioni... opzioni)

Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione ResourceSparseApplyCenteredRmsProp.

Parametri

scopo	ambito attuale
var	Dovrebbe provenire da una variabile().
mg	Dovrebbe provenire da una variabile().
SM	Dovrebbe provenire da una variabile().
mamma	Dovrebbe provenire da una variabile().
lr	Fattore di scala. Deve essere uno scalare.
Rho	Tasso di decadimento. Deve essere uno scalare.
epsilon	Termine di cresta. Deve essere uno scalare.
grado	Il gradiente.
indici	Un vettore di indici nella prima dimensione di var, ms e mom.
opzioni	trasporta valori di attributi opzionali

ritorna

una nuova istanza di ResourceSparseApplyCenteredRmsProp

public static ResourceSparseApplyCenteredRmsProp.Options useLocking (useLocking booleano)

Parametri

utilizzareBlocco	Se "True", l'aggiornamento dei tensori var, mg, ms e mom è protetto da un blocco; altrimenti il comportamento non è definito, ma può mostrare meno contesa.