テンソルフロー::作戦:: SparseApplyRMSProp

#include <training_ops.h>

RMSProp アルゴリズムに従って「*var」を更新します。

まとめ

このアルゴリズムの高密度実装では、grad が 0 であっても ms と mom は更新されますが、このスパース実装では、grad が 0 である反復では ms と mom は更新されないことに注意してください。

平均二乗 = 減衰 * 平均二乗 + (1-減衰) * 勾配 ** 2 デルタ = 学習率 * 勾配 / sqrt(平均二乗 + イプシロン)

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

引数:

  • スコープ:スコープオブジェクト
  • var: Variable() から取得する必要があります。
  • ms: Variable() からのものである必要があります。
  • mom: Variable() からのものである必要があります。
  • lr: スケーリング係数。スカラーでなければなりません。
  • rho: 減衰率。スカラーでなければなりません。
  • イプシロン: リッジ項。スカラーでなければなりません。
  • grad: グラデーション。
  • indices: var、ms、mom の最初の次元へのインデックスのベクトル。

オプションの属性 ( Attrsを参照):

  • use_locking: Trueの場合、var、ms、および mom テンソルの更新はロックによって保護されます。それ以外の場合、動作は未定義ですが、競合が少なくなる可能性があります。

戻り値:

  • Output : 「var」と同じ。

コンストラクターとデストラクター

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

パブリック属性

operation
out

公共機能

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

パブリック静的関数

UseLocking (bool x)

構造体

tensorflow:: ops:: SparseApplyRMSProp:: Attrs

SparseApplyRMSPropのオプションの属性セッター。

パブリック属性

手術

Operation operation

外

::tensorflow::Output out

公共機能

SparseApplyRMSProp 

 SparseApplyRMSProp(
  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,
  ::tensorflow::Input indices
)

SparseApplyRMSProp 

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

ノード

::tensorflow::Node * node() const

演算子::tensorflow::入力

 operator::tensorflow::Input() const

演算子::tensorflow::出力

 operator::tensorflow::Output() const

パブリック静的関数

ロックを使用する

Attrs UseLocking(
  bool x
)