flujo tensor:: operaciones:: AplicarCenteredRMSProp

Actualice '*var' según el algoritmo RMSProp centrado.

Resumen

El algoritmo RMSProp centrado utiliza una estimación del segundo momento centrado (es decir, la varianza) para la normalización, a diferencia del RMSProp normal, que utiliza el segundo momento (no centrado). Esto suele ayudar con la formación, pero es un poco más caro en términos de cálculo y memoria.

Tenga en cuenta que en una implementación densa de este algoritmo, mg, ms y mom se actualizarán incluso si el grad es cero, pero en esta implementación escasa, mg, ms y mom no se actualizarán en iteraciones durante las cuales el grad sea cero.

media_cuadrada = decaimiento * media_cuadrada + (1-decaimiento) * gradiente ** 2 media_grad = decaimiento * media_grad + (1-decaimiento) * gradiente

Delta = tasa_de_aprendizaje * gradiente / sqrt(cuadrado_medio + épsilon - grad_medio ** 2)

mg <- rho * mg_{t-1} + (1-rho) * grad ms <- rho * ms_{t-1} + (1-rho) * grad * grad mamá <- impulso * mamá_{t-1 } + lr * grad / sqrt(ms - mg * mg + épsilon) var <- var - mom

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• var: debe ser de una variable().
• mg: Debe ser de una Variable().
• ms: debe ser de una variable().
• mamá: Debería ser de una Variable().
• lr: Factor de escala. Debe ser un escalar.
• rho: tasa de desintegración. Debe ser un escalar.
• épsilon: término de cresta. Debe ser un escalar.
• grad: El gradiente.

Atributos opcionales (ver Attrs ):

• use_locking: si es True , la actualización de los tensores var, mg, ms y mom está protegida por un bloqueo; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede presentar menos contención.

Devoluciones:

• Output : Igual que "var".

Atributos públicos

Operation operation

::tensorflow::Output out

 ApplyCenteredRMSProp(
  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
)

 ApplyCenteredRMSProp(
  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,
  const ApplyCenteredRMSProp::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)