przepływ tensorowy:: ops:: ZastosujRMSPProp

#include <training_ops.h>

Zaktualizuj „*var” zgodnie z algorytmem RMSProp.

Streszczenie

Należy zauważyć, że w gęstej implementacji tego algorytmu ms i mama zostaną zaktualizowane, nawet jeśli grad będzie wynosić zero, ale w tej rzadkiej implementacji ms i mama nie będą aktualizować się w iteracjach, podczas których grad będzie wynosić zero.

średnia_kwadrat = zanik * średnia_kwadrat + (1-zanik) * gradient ** 2 Delta = szybkość_uczenia się * gradient / sqrt(średnia_kwadrat + epsilon)

ms <- rho * ms_{t-1} + (1-rho) * grad * grad mama <- pęd * mama_{t-1} + lr * grad / sqrt(ms + epsilon) var <- var - mama

Argumenty:

  • zakres: Obiekt Scope
  • var: Powinien pochodzić ze zmiennej ().
  • ms: Powinno pochodzić ze zmiennej ().
  • mama: Powinno pochodzić ze zmiennej ().
  • lr: Współczynnik skalowania. Musi być skalarem.
  • rho: Szybkość zaniku. Musi być skalarem.
  • epsilon: termin grzbietowy. Musi być skalarem.
  • grad: gradient.

Opcjonalne atrybuty (patrz Attrs ):

  • use_locking: Jeśli True , aktualizacja tensorów var, ms i mama jest chroniona blokadą; w przeciwnym razie zachowanie jest niezdefiniowane, ale może wykazywać mniejszą rywalizację.

Zwroty:

Konstruktory i destruktory

ResourceApplyRMSProp (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input ms, :: tensorflow::Input mom, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input rho, :: tensorflow::Input momentum, :: tensorflow::Input epsilon, :: tensorflow::Input grad)
ResourceApplyRMSProp (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input ms, :: tensorflow::Input mom, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input rho, :: tensorflow::Input momentum, :: tensorflow::Input epsilon, :: tensorflow::Input grad, const ResourceApplyRMSProp::Attrs & attrs)

Atrybuty publiczne

operation

Funkcje publiczne

operator::tensorflow::Operation () const

Publiczne funkcje statyczne

UseLocking (bool x)

Struktury

tensorflow:: ops:: ResourceApplyRMSProp:: Attrs

Opcjonalne moduły ustawiające atrybuty dla ResourceApplyRMSProp .

Atrybuty publiczne

działanie 

Operation operation

Funkcje publiczne

ZastosujRMSPProp 

 ResourceApplyRMSProp(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input ms,
  ::tensorflow::Input mom,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input rho,
  ::tensorflow::Input momentum,
  ::tensorflow::Input epsilon,
  ::tensorflow::Input grad
)

ZastosujRMSPProp 

 ResourceApplyRMSProp(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input ms,
  ::tensorflow::Input mom,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input rho,
  ::tensorflow::Input momentum,
  ::tensorflow::Input epsilon,
  ::tensorflow::Input grad,
  const ResourceApplyRMSProp::Attrs & attrs
)

operator::tensorflow::Operacja 

 operator::tensorflow::Operation() const

Publiczne funkcje statyczne

Użyj Blokowania 

Attrs UseLocking(
  bool x
)