tensorflow :: ops :: ResourceApplyCenteredRMSProp
#include <training_ops.h>
Aggiorna '* var' in base all'algoritmo RMSProp centrato.
Sommario
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.
Nota che nell'implementazione densa di questo algoritmo, mg, ms e mom si aggiorneranno anche se il grad è zero, ma in questa implementazione sparsa, mg, ms e mom non si aggiorneranno nelle iterazioni durante le quali il grad è zero.
mean_square = decay * mean_square + (1-decay) * gradiente ** 2 mean_grad = decay * mean_grad + (1-decay) * gradiente
Delta = learning_rate * gradiente / sqrt (mean_square + epsilon - mean_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 - mom
Argomenti:
- scope: un oggetto Scope
- var: dovrebbe provenire da una variabile ().
- mg: dovrebbe provenire da una variabile ().
- ms: 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 Ridge. Deve essere uno scalare.
- grad: Il gradiente.
Attributi opzionali (vedi Attrs
):
- use_locking: se
True
, l'aggiornamento dei tensori var, mg, ms e mom è protetto da un blocco; in caso contrario, il comportamento è indefinito, ma potrebbe presentare meno contese.
Ritorna:
- l'
Operation
creata
Costruttori e distruttori | |
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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) |
Attributi pubblici | |
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operation |
Funzioni pubbliche | |
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operator::tensorflow::Operation () const |
Funzioni statiche pubbliche | |
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UseLocking (bool x) |
Structs | |
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tensorflow :: ops :: ResourceApplyCenteredRMSProp :: Attrs | Setter attributi facoltativi per ResourceApplyCenteredRMSProp . |
Attributi pubblici
operazione
Operation operation
Funzioni pubbliche
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 )
operator :: tensorflow :: Operation
operator::tensorflow::Operation() const
Funzioni statiche pubbliche
UseLocking
Attrs UseLocking( bool x )