tensorflow :: ops :: ApplyCenteredRMSProp
#include <training_ops.h>
"* Var" ı ortalanmış RMSProp algoritmasına göre güncelleyin.
Özet
Ortalanmış RMSProp algoritması, (ortalanmamış) ikinci anı kullanan normal RMSProp'un aksine, normalleştirme için ortalanmış ikinci momentin (yani varyans) bir tahminini kullanır. Bu genellikle eğitime yardımcı olur, ancak hesaplama ve hafıza açısından biraz daha pahalıdır.
Bu algoritmanın yoğun uygulamasında, derecelendirme sıfır olsa bile mg, ms ve anne güncellenecektir, ancak bu seyrek uygulamada, derecelendirmenin sıfır olduğu yinelemelerde mg, ms ve mom güncellenmeyecektir.
ortalama_Kare = bozunma * ortalama_Kare + (1-bozunma) * gradyan ** 2 ortalama_grad = azalma * ortalama_grad + (1-bozunma) * gradyan
Delta = öğrenme_ hızı * gradyan / sqrt (ortalama_ kare + epsilon - ortalama_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 - anne
Argümanlar:
- kapsam: Bir Scope nesnesi
- var: Bir Değişken () 'den olmalıdır.
- mg: Bir Değişkenden () alınmalıdır.
- ms: Bir Değişkenden () olmalıdır.
- anne: Bir Değişken () 'den olmalıdır.
- lr: Ölçekleme faktörü. Skaler olmalı.
- rho: Bozunma oranı. Skaler olmalı.
- epsilon: Ridge terimi. Skaler olmalı.
- grad: Gradyan.
İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs
):
- use_locking:
True
ise, var, mg, ms ve mom tensörlerin güncellenmesi bir kilitle korunur; aksi takdirde davranış tanımsızdır, ancak daha az çekişme gösterebilir.
İadeler:
-
Output
: "var" ile aynı.
Yapıcılar ve Yıkıcılar | |
---|---|
ApplyCenteredRMSProp (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input mg, :: tensorflow::Input ms, :: tensorflow::Input mom, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input rho, :: tensorflow::Input momentum, :: tensorflow::Input epsilon, :: tensorflow::Input grad) | |
ApplyCenteredRMSProp (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input mg, :: tensorflow::Input ms, :: tensorflow::Input mom, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input rho, :: tensorflow::Input momentum, :: tensorflow::Input epsilon, :: tensorflow::Input grad, const ApplyCenteredRMSProp::Attrs & attrs) |
Genel özellikler | |
---|---|
operation | |
out |
Kamusal işlevler | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
Genel statik işlevler | |
---|---|
UseLocking (bool x) |
Yapılar | |
---|---|
tensorflow :: ops :: ApplyCenteredRMSProp :: Attrs | ApplyCenteredRMSProp için isteğe bağlı öznitelik belirleyiciler. |
Genel özellikler
operasyon
Operation operation
dışarı
::tensorflow::Output out
Kamusal işlevler
ApplyCenteredRMSProp
ApplyCenteredRMSProp( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input mg, ::tensorflow::Input ms, ::tensorflow::Input mom, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input rho, ::tensorflow::Input momentum, ::tensorflow::Input epsilon, ::tensorflow::Input grad )
ApplyCenteredRMSProp
ApplyCenteredRMSProp( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input mg, ::tensorflow::Input ms, ::tensorflow::Input mom, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input rho, ::tensorflow::Input momentum, ::tensorflow::Input epsilon, ::tensorflow::Input grad, const ApplyCenteredRMSProp::Attrs & attrs )
düğüm
::tensorflow::Node * node() const
operator :: tensorflow :: Girdi
operator::tensorflow::Input() const
operator :: tensorflow :: Çıktı
operator::tensorflow::Output() const
Genel statik işlevler
Kullanım Kilitleme
Attrs UseLocking( bool x )