tensoreflusso:: ops:: ResourceApplyCenteredRMSProp

Aggiorna '*var' in base all'algoritmo RMSProp centrato.

Riepilogo

L'algoritmo RMSProp centrato utilizza una stima del secondo momento centrato (cioè la varianza) per la normalizzazione, al contrario del normale RMSProp, che utilizza il secondo momento (non centrato). Questo spesso aiuta con la formazione, ma è leggermente più costoso in termini di calcolo e memoria.

Tieni presente che nell'implementazione densa di questo algoritmo, mg, ms e mom verranno aggiornati anche se il grad è zero, ma in questa implementazione sparsa, mg, ms e mom non verranno aggiornati nelle iterazioni durante le quali il grad è zero.

quadrato_medio = decadimento * quadrato_medio + (1 decadimento) * gradiente ** 2 grado_medio = decadimento * grado_medio + (1 decadimento) * gradiente

Delta = tasso_di_apprendimento * gradiente / sqrt(quadrato_medio + epsilon - grado_medio ** 2)

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

Argomenti:

• scope: un oggetto Scope
• var: dovrebbe provenire da una variabile().
• mg: dovrebbe provenire da una variabile().
• ms: dovrebbe provenire da una variabile().
• mamma: Dovrebbe provenire da una Variabile().
• lr: fattore di scala. Deve essere uno scalare.
• rho: tasso di decadimento. Deve essere uno scalare.
• epsilon: termine di cresta. Deve essere uno scalare.
• grad: il gradiente.

Attributi facoltativi (vedi Attrs ):

• use_locking: Se True , l'aggiornamento dei tensori var, mg, ms e mom è protetto da un blocco; altrimenti il ​​comportamento non è definito, ma può mostrare meno contesa.

Resi:

• l' Operation creata

Attributi pubblici

Operation operation

 ResourceApplyCenteredRMSProp(
  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
)

 ResourceApplyCenteredRMSProp(
  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 ResourceApplyCenteredRMSProp::Attrs & attrs
)

 operator::tensorflow::Operation() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)