fluxo tensor:: ops:: ResourceSparseApplyCenteredRMSPop

#include <training_ops.h>

Atualize '*var' de acordo com o algoritmo RMSProp centralizado.

Resumo

O algoritmo RMSProp centrado utiliza uma estimativa do segundo momento centralizado (ou seja, a variância) para normalização, em oposição ao RMSProp regular, que utiliza o segundo momento (não centralizado). Isso geralmente ajuda no treinamento, mas é um pouco mais caro em termos de computação e memória.

Observe que na implementação densa desse algoritmo, mg, ms e mom serão atualizados mesmo se o grad for zero, mas nesta implementação esparsa, mg, ms e mom não serão atualizados em iterações durante as quais o grad for zero.

média_quadrada = decadência * média_quadrada + (1-decadência) * gradiente ** 2 média_grad = decadência * média_grad + (1-decadência) * gradiente Delta = taxa de aprendizagem * gradiente / sqrt(média_quadrada + épsilon - média_grad ** 2)

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

Argumentos:

  • escopo: um objeto Escopo
  • var: Deve ser de uma variável().
  • mg: Deve ser de uma variável().
  • ms: Deve ser de uma variável().
  • mãe: Deve ser de uma variável().
  • lr: Fator de escala. Deve ser um escalar.
  • rho: Taxa de decaimento. Deve ser um escalar.
  • épsilon: termo Ridge. Deve ser um escalar.
  • graduação: O gradiente.
  • índices: Um vetor de índices na primeira dimensão de var, ms e mom.

Atributos opcionais (veja Attrs ):

  • use_locking: Se True , a atualização dos tensores var, mg, ms e mom é protegida por um bloqueio; caso contrário, o comportamento será indefinido, mas poderá apresentar menos contenção.

Retorna:

Construtores e Destruidores

ResourceSparseApplyCenteredRMSProp (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, :: tensorflow::Input indices)
ResourceSparseApplyCenteredRMSProp (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, :: tensorflow::Input indices, const ResourceSparseApplyCenteredRMSProp::Attrs & attrs)

Atributos públicos

operation

Funções públicas

operator::tensorflow::Operation () const

Funções estáticas públicas

UseLocking (bool x)

Estruturas

tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyCenteredRMSProp:: Attrs

Configuradores de atributos opcionais para ResourceSparseApplyCenteredRMSProp .

Atributos públicos

operação 

Operation operation

Funções públicas

ResourceSparseApplyCenteredRMSPop 

 ResourceSparseApplyCenteredRMSProp(
  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,
  ::tensorflow::Input indices
)

ResourceSparseApplyCenteredRMSPop 

 ResourceSparseApplyCenteredRMSProp(
  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,
  ::tensorflow::Input indices,
  const ResourceSparseApplyCenteredRMSProp::Attrs & attrs
)

operador::tensorflow::Operação 

 operator::tensorflow::Operation() const

Funções estáticas públicas

UseLocking 

Attrs UseLocking(
  bool x
)