aliran tensor:: operasi:: ResourceSparseApplyCenteredRMSProp

Perbarui '*var' sesuai dengan algoritma RMSProp terpusat.

Ringkasan

Algoritme RMSProp terpusat menggunakan perkiraan momen kedua terpusat (yaitu varians) untuk normalisasi, berbeda dengan RMSProp biasa, yang menggunakan momen kedua (tidak terpusat). Hal ini sering kali membantu dalam pelatihan, namun sedikit lebih mahal dalam hal komputasi dan memori.

Perhatikan bahwa dalam implementasi padat dari algoritme ini, mg, ms, dan mom akan diperbarui meskipun gradasinya nol, tetapi dalam implementasi yang jarang ini, mg, ms, dan mom tidak akan diperbarui dalam iterasi yang gradannya nol.

mean_square = peluruhan * mean_square + (1-decay) * gradien ** 2 mean_grad = peluruhan * mean_grad + (1-decay) * gradien Delta = learning_rate * gradien / sqrt(mean_square + epsilon - mean_grad ** 2)

ms <- rho * ms_{t-1} + (1-rho) * lulusan * lulusan ibu <- momentum * ibu_{t-1} + lr * lulusan / sqrt(ms + epsilon) var <- var - ibu

Argumen:

• ruang lingkup: Objek Lingkup
• var: Harus dari Variabel().
• mg: Harus dari Variabel().
• ms: Harus dari Variabel().
• ibu: Harus dari Variabel().
• lr: Faktor penskalaan. Pasti skalar.
• rho : Tingkat pembusukan. Pasti skalar.
• epsilon: Istilah punggungan. Pasti skalar.
• lulusan: Gradien.
• indeks: Vektor indeks ke dalam dimensi pertama var, ms dan mom.

Atribut opsional (lihat Attrs ):

• use_locking: Jika True , pembaruan tensor var, mg, ms, dan mom dilindungi oleh kunci; jika tidak, perilaku tersebut tidak terdefinisikan, namun mungkin menunjukkan lebih sedikit pertentangan.

Pengembalian:

• Operation yang dibuat

Atribut publik

Operation operation

 ResourceSparseApplyCenteredRMSProp(
  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,
  ::tensorflow::Input indices
)

 ResourceSparseApplyCenteredRMSProp(
  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,
  ::tensorflow::Input indices,
  const ResourceSparseApplyCenteredRMSProp::Attrs & attrs
)

 operator::tensorflow::Operation() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)