텐서플로우:: 작전:: SparseApplyRMSProp

#include <training_ops.h>

RMSProp 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트합니다.

요약

이 알고리즘의 밀집 구현에서 ms와 mom은 grad가 0인 경우에도 업데이트되지만 이 희소 구현에서는 ms와 mom은 grad가 0인 동안 반복에서 업데이트되지 않습니다.

평균 제곱 = 붕괴 * 평균 제곱 + (1-감쇠) * 기울기 ** 2 델타 = 학습 속도 * 기울기 / sqrt(평균 제곱 + 엡실론)

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

인수:

  • 범위: 범위 개체
  • var: Variable()에서 가져와야 합니다.
  • ms: Variable()에서 가져와야 합니다.
  • mom: Variable()에서 가져와야 합니다.
  • lr: 스케일링 팩터. 스칼라여야 합니다.
  • rho: 감쇠율. 스칼라여야 합니다.
  • 엡실론: 능선 항. 스칼라여야 합니다.
  • grad: 그라데이션입니다.
  • indices: var, ms 및 mom의 첫 번째 차원에 대한 인덱스 벡터입니다.

선택적 속성( Attrs 참조):

  • use_locking: True 인 경우 var, ms 및 mom 텐서 업데이트는 잠금으로 보호됩니다. 그렇지 않으면 동작이 정의되지 않지만 경합이 덜 나타날 수 있습니다.

보고:

  • Output : "var"과 동일합니다.

생성자와 소멸자

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)

공개 속성

operation
out

공공 기능

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

공개 정적 함수

UseLocking (bool x)

구조체

텐서플로우:: ops:: SparseApplyRMSProp:: 속성

SparseApplyRMSProp 에 대한 선택적 속성 설정자입니다.

공개 속성

작업 

Operation operation

밖으로 

::tensorflow::Output out

공공 기능

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
)

마디 

::tensorflow::Node * node() const

연산자::텐서플로우::입력 

 operator::tensorflow::Input() const

연산자::텐서플로우::출력 

 operator::tensorflow::Output() const

공개 정적 함수

사용잠금 

Attrs UseLocking(
  bool x
)