przepływ tensorowy:: ops:: ResourceSparseApplyRMSPProp
#include <training_ops.h>
Zaktualizuj „*var” zgodnie z algorytmem RMSProp.
Streszczenie
Należy zauważyć, że w gęstej implementacji tego algorytmu ms i mama zostaną zaktualizowane, nawet jeśli grad będzie wynosić zero, ale w tej rzadkiej implementacji ms i mama nie będą aktualizować się w iteracjach, podczas których grad będzie wynosić zero.
średnia_kwadrat = zanik * średnia_kwadrat + (1-zanik) * gradient ** 2 Delta = szybkość_uczenia się * gradient / sqrt(średnia_kwadrat + epsilon)
ms <- rho * ms_{t-1} + (1-rho) * grad * grad mama <- pęd * mama_{t-1} + lr * grad / sqrt(ms + epsilon) var <- var - mama
Argumenty:
- zakres: Obiekt Scope
- var: Powinien pochodzić ze zmiennej ().
- ms: Powinno pochodzić ze zmiennej ().
- mama: Powinno pochodzić ze zmiennej ().
- lr: Współczynnik skalowania. Musi być skalarem.
- rho: Szybkość zaniku. Musi być skalarem.
- epsilon: termin grzbietowy. Musi być skalarem.
- grad: gradient.
- indeksy: wektor indeksów do pierwszego wymiaru var, ms i mama.
Opcjonalne atrybuty (patrz Attrs
):
- use_locking: Jeśli
True
, aktualizacja tensorów var, ms i mama jest chroniona blokadą; w przeciwnym razie zachowanie jest niezdefiniowane, ale może wykazywać mniejszą rywalizację.
Zwroty:
- utworzoną
Operation
Konstruktory i destruktory | |
---|---|
ResourceSparseApplyRMSProp (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) | |
ResourceSparseApplyRMSProp (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 ResourceSparseApplyRMSProp::Attrs & attrs) |
Atrybuty publiczne | |
---|---|
operation |
Funkcje publiczne | |
---|---|
operator::tensorflow::Operation () const |
Publiczne funkcje statyczne | |
---|---|
UseLocking (bool x) |
Struktury | |
---|---|
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyRMSProp:: Attrs | Opcjonalne moduły ustawiające atrybuty dla ResourceSparseApplyRMSProp . |
Atrybuty publiczne
działanie
Operation operation
Funkcje publiczne
ResourceSparseApplyRMSPProp
ResourceSparseApplyRMSProp( 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 )
ResourceSparseApplyRMSPProp
ResourceSparseApplyRMSProp( 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 ResourceSparseApplyRMSProp::Attrs & attrs )
operator::tensorflow::Operacja
operator::tensorflow::Operation() const
Publiczne funkcje statyczne
Użyj Blokowania
Attrs UseLocking( bool x )