genel sınıf RMSProp
RMSProp algoritmasını uygulayan optimizer.
RMSprop'un özü şudur:
- Degradelerin karesinin hareketli (indirimli) ortalamasını koruyun
- Degradeyi bu ortalamanın köküne bölün
RMSprop'un bu uygulaması Nesterov momentumunu değil, düz momentumu kullanıyor.
Ortalanmış versiyon ayrıca gradyanların hareketli ortalamasını korur ve varyansı tahmin etmek için bu ortalamayı kullanır.
Sabitler
| boolean | CENTERED_DEFAULT | |
| batmadan yüzmek | DECAY_DEFAULT | |
| batmadan yüzmek | EPSILON_DEFAULT | |
| batmadan yüzmek | LEARNING_RATE_DEFAULT | |
| Sicim | MG | |
| Sicim | İTME | |
| batmadan yüzmek | MOMENTUM_DEFAULT | |
| Sicim | RMS |
Devralınan Sabitler
Kamu İnşaatçıları
Genel Yöntemler
| Sicim | getOptimizerName () Optimize edicinin Adını alın. |
| Sicim | toString () |
Kalıtsal Yöntemler
Sabitler
genel statik son boolean CENTERED_DEFAULT
Sabit Değer: yanlış
genel statik son kayan nokta DECAY_DEFAULT
Sabit Değer: 0,9
genel statik son kayan nokta EPSILON_DEFAULT
Sabit Değer: 1.0E-10
genel statik son kayan nokta LEARNING_RATE_DEFAULT
Sabit Değer: 0,001
genel statik final String MG
Sabit Değer: "mg"
genel statik final String MOMENTUM
Sabit Değer: "ivme"
genel statik son kayan nokta MOMENTUM_DEFAULT
Sabit Değer: 0,0
genel statik son Dize RMS
Sabit Değer: "rms"
Kamu İnşaatçıları
genel RMSProp ( Grafik grafiği)
Bir RMSPRrop Optimize Edici oluşturur
Parametreler
| grafik | TensorFlow Grafiği |
|---|
public RMSProp ( Grafik grafiği, kayan öğrenme Hızı)
Bir RMSPRrop Optimize Edici oluşturur
Parametreler
| grafik | TensorFlow Grafiği |
|---|---|
| öğrenme oranı | öğrenme oranı |
public RMSProp ( Grafik grafiği, kayan öğrenme oranı, kayan nokta bozunması, kayan momentum, kayan epsilon, boole merkezli)
Bir RMSPRrop Optimize Edici oluşturur
Parametreler
| grafik | TensorFlow Grafiği |
|---|---|
| öğrenme oranı | öğrenme oranı |
| çürümek | Geçmiş/gelecek eğim için indirim faktörü. Varsayılan 0,9'dur. |
| itme | hızlanma faktörü, varsayılan 0'dır. |
| epsilon | Sayısal kararlılık için küçük bir sabit |
| merkezli | true ise degradeler, degradenin tahmini varyansına göre normalleştirilir; false ise merkezlenmemiş ikinci ana göre. Bunu true olarak ayarlamak eğitime yardımcı olabilir ancak hesaplama ve hafıza açısından biraz daha pahalıdır. Varsayılan olarak false . |
public RMSProp ( Grafik grafiği, Dize adı, kayan öğrenme Hızı)
Bir RMSPRrop Optimize Edici oluşturur
Parametreler
| grafik | TensorFlow Grafiği |
|---|---|
| isim | bu Optimize Edicinin adı. Varsayılan olarak "RMSProp" kullanılır. |
| öğrenme oranı | öğrenme oranı |
public RMSProp ( Grafik grafiği, Dize adı, kayan öğrenme Hızı, kayan nokta azalması, kayan momentum, kayan epsilon, boole merkezli)
Bir RMSPRrop Optimize Edici oluşturur
Parametreler
| grafik | TensorFlow Grafiği |
|---|---|
| isim | bu Optimize Edicinin adı. Varsayılan olarak "RMSProp" kullanılır. |
| öğrenme oranı | öğrenme oranı |
| çürümek | Geçmiş/gelecek eğim için indirim faktörü. Varsayılan 0,9'dur. |
| itme | Hızlanma faktörü varsayılan olarak 0'dır. |
| epsilon | Sayısal kararlılık için küçük bir sabit |
| merkezli | true ise degradeler, degradenin tahmini varyansına göre normalleştirilir; false ise merkezlenmemiş ikinci ana göre. Bunu true olarak ayarlamak eğitime yardımcı olabilir ancak hesaplama ve hafıza açısından biraz daha pahalıdır. Varsayılan olarak false . |
Genel Yöntemler
public String getOptimizerName ()
Optimize edicinin Adını alın.
İadeler
- Optimize edici adı.