텐서플로우:: 작전:: 적용Adadelta

adadelta 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다.

요약

accum = rho() * accum + (1 - rho()) * grad.square(); 업데이트 = (update_accum + 엡실론).sqrt() * (accum + 엡실론()).rsqrt() * grad; update_accum = rho() * update_accum + (1 - rho()) * update.square(); var -= 업데이트;

인수:

• 범위: 범위 개체
• var: Variable()에서 가져와야 합니다.
• accum: Variable()에서 가져와야 합니다.
• accum_update: Variable()에서 가져와야 합니다.
• lr: 스케일링 팩터. 스칼라여야 합니다.
• rho: 감쇠 인자. 스칼라여야 합니다.
• 엡실론: 상수 인자. 스칼라여야 합니다.
• grad: 그라데이션입니다.

선택적 속성( Attrs 참조):

• use_locking: True인 경우 var, accum 및 update_accum 텐서 업데이트는 잠금으로 보호됩니다. 그렇지 않으면 동작이 정의되지 않지만 경합이 덜 나타날 수 있습니다.

보고:

• Output : "var"과 동일합니다.

공개 속성

Operation operation

::tensorflow::Output out

 ApplyAdadelta(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input accum_update,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input rho,
  ::tensorflow::Input epsilon,
  ::tensorflow::Input grad
)

 ApplyAdadelta(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input accum_update,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input rho,
  ::tensorflow::Input epsilon,
  ::tensorflow::Input grad,
  const ApplyAdadelta::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)