flux tensoriel : : opérations : : ResourceApplyCenteredRMSProp

#include <training_ops.h>

Mettez à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp centré.

Résumé

L'algorithme RMSProp centré utilise une estimation du deuxième moment centré (c'est-à-dire la variance) pour la normalisation, par opposition au RMSProp classique, qui utilise le deuxième moment (non centré). Cela facilite souvent la formation, mais coûte légèrement plus cher en termes de calcul et de mémoire.

Notez que dans une implémentation dense de cet algorithme, mg, ms et mom seront mis à jour même si le grade est nul, mais dans cette implémentation clairsemée, mg, ms et mom ne seront pas mis à jour dans les itérations pendant lesquelles le grade est nul.

Mean_square = décroissance * Mean_square + (1-décroissance) * gradient ** 2 Mean_grad = décroissance * Mean_grad + (1-décroissance) * gradient

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

mg <- rho * mg_{t-1} + (1-rho) * diplômé ms <- rho * ms_{t-1} + (1-rho) * diplômé * diplômé maman <- élan * mom_{t-1 } + lr * grad / sqrt(ms - mg * mg + epsilon) var <- var - maman

Arguments :

• scope : un objet Scope
• var : doit provenir d'une variable ().
• mg : doit provenir d'une variable().
• ms : doit provenir d'une variable().
• maman : devrait provenir d'une variable ().
• lr : facteur d’échelle. Ça doit être un scalaire.
• rho : taux de décroissance. Ça doit être un scalaire.
• epsilon : terme de crête. Ça doit être un scalaire.
• grad : Le dégradé.

Attributs facultatifs (voir Attrs ) :

• use_locking : Si True , la mise à jour des tenseurs var, mg, ms et mom est protégée par un verrou ; sinon, le comportement n'est pas défini, mais peut présenter moins de conflits.

Retours :

• l' Operation créée

Constructeurs et Destructeurs
ResourceApplyCenteredRMSProp (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)
ResourceApplyCenteredRMSProp (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 ResourceApplyCenteredRMSProp::Attrs & attrs)

Attributs publics
operation	Operation

Fonctions publiques
operator::tensorflow::Operation () const

Fonctions statiques publiques
UseLocking (bool x)	Attrs

Structures
tensorflow : ops : ResourceApplyCenteredRMSProp : Attrs	Setters d’attributs facultatifs pour ResourceApplyCenteredRMSProp .

Attributs publics

opération

Operation operation

Fonctions publiques

ResourceApplyCenteredRMSProp

 ResourceApplyCenteredRMSProp(
  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
)

ResourceApplyCenteredRMSProp

 ResourceApplyCenteredRMSProp(
  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 ResourceApplyCenteredRMSProp::Attrs & attrs
)

opérateur :: tensorflow :: Opération

 operator::tensorflow::Operation() const 

Fonctions statiques publiques

UtiliserVerrouillage

Attrs UseLocking(
  bool x
)