เทนเซอร์โฟลว์:: ปฏิบัติการ:: ResourceSparseApplyCenteredRMSProp

#include <training_ops.h>

อัปเดต '*var' ตามอัลกอริทึม RMSProp ที่อยู่ตรงกลาง

สรุป

อัลกอริธึม RMSProp ที่มีศูนย์กลางใช้การประมาณค่าของโมเมนต์ที่สองที่อยู่ตรงกลาง (เช่น ความแปรปรวน) สำหรับการทำให้เป็นมาตรฐาน ตรงข้ามกับ RMSProp ปกติ ซึ่งใช้โมเมนต์ที่สอง (ไม่อยู่ศูนย์กลาง) ซึ่งมักจะช่วยในการฝึกอบรม แต่จะมีราคาแพงกว่าเล็กน้อยในแง่ของการคำนวณและหน่วยความจำ

โปรดทราบว่าในการใช้อัลกอริธึมนี้อย่างหนาแน่น mg, ms และ mom จะอัปเดตแม้ว่าผู้สำเร็จการศึกษาจะเป็นศูนย์ แต่ในการใช้งานแบบเบาบางนี้ mg, ms และ mom จะไม่อัปเดตในการวนซ้ำในระหว่างที่ผู้สำเร็จการศึกษาเป็นศูนย์

Mean_Square = การสลาย * Mean_Square + (1-การสลายตัว) * การไล่ระดับสี ** 2 Mean_grad = การสลาย * Mean_grad + (1-การสลายตัว) * การไล่ระดับสี Delta = Learning_rate * การไล่ระดับสี / sqrt (mean_square + epsilon - Mean_grad ** 2)

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

ข้อโต้แย้ง:

  • ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
  • var: ควรมาจากตัวแปร ()
  • mg: ควรมาจากตัวแปร ()
  • ms: ควรมาจากตัวแปร ()
  • แม่: ควรมาจากตัวแปร ()
  • lr: ปัจจัยการปรับขนาด ต้องเป็นสเกลาร์
  • rho: อัตราการสลายตัว ต้องเป็นสเกลาร์
  • เอปไซลอน: ระยะสัน ต้องเป็นสเกลาร์
  • ผู้สำเร็จการศึกษา: การไล่ระดับสี
  • ดัชนี: เวกเตอร์ของดัชนีในมิติแรกของ var, ms และ mom

แอ็ตทริบิวต์ทางเลือก (ดู Attrs ):

  • use_locking: หากเป็น True การอัปเดต var, mg, ms และ mom tensors ได้รับการปกป้องด้วยการล็อค มิฉะนั้นพฤติกรรมจะไม่ได้กำหนดไว้ แต่อาจแสดงความขัดแย้งน้อยลง

ผลตอบแทน:

  • Operation ที่สร้างขึ้น

ตัวสร้างและผู้ทำลาย

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)

คุณลักษณะสาธารณะ

operation

งานสาธารณะ

operator::tensorflow::Operation () const

ฟังก์ชันคงที่สาธารณะ

UseLocking (bool x)

โครงสร้าง

เทนเซอร์โฟลว์ :: ops :: ResourceSparseApplyCenteredRMSProp :: Attrs

ตัวตั้งค่าแอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ ResourceSparseApplyCenteredRMSProp

คุณลักษณะสาธารณะ

การดำเนินการ 

Operation operation

งานสาธารณะ

ResourceSparseApplyCenteredRMSProp 

 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 

 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
)

ตัวดำเนินการ::tensorflow::การทำงาน 

 operator::tensorflow::Operation() const

ฟังก์ชันคงที่สาธารณะ

ใช้ล็อค 

Attrs UseLocking(
  bool x
)