tensor akışı:: işlem:: ResourceApplyCenteredRMSProp

'*var'ı ortalanmış RMSProp algoritmasına göre güncelleyin.

Özet

Merkezlenmiş RMSProp algoritması, (merkezlenmemiş) ikinci anı kullanan normal RMSProp'un aksine, normalleştirme için ortalanmış ikinci momentin (yani varyansın) bir tahminini kullanır. Bu genellikle eğitime yardımcı olur, ancak hesaplama ve hafıza açısından biraz daha pahalıdır.

Bu algoritmanın yoğun uygulanmasında mg, ms ve mom'un grad sıfır olsa bile güncelleneceğini, ancak bu seyrek uygulamada mg, ms ve mom'un grad'ın sıfır olduğu yinelemelerde güncellenmeyeceğini unutmayın.

ortalama_kare = bozunum * ortalama_kare + (1-bozunma) * gradyan ** 2 ortalama_gradyan = bozunma * ortalama_gradyan + (1-bozunma) * gradyan

Delta = öğrenme_oranı * gradyan / sqrt(ortalama_kare + epsilon - ortalama_grad ** 2)

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

Argümanlar:

• kapsam: Bir Kapsam nesnesi
• var: Bir Variable()'dan olmalıdır.
• mg: Bir Değişken()'den olmalıdır.
• ms: Bir Variable()'dan olmalıdır.
• anne: Bir Variable()'dan olmalı.
• lr: Ölçeklendirme faktörü. Bir skaler olmalı.
• rho: Bozunma oranı. Bir skaler olmalı.
• epsilon: Ridge terimi. Bir skaler olmalı.
• grad: Gradyan.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

• use_locking: True ise var, mg, ms ve mom tensörlerinin güncellenmesi bir kilitle korunur; aksi takdirde davranış tanımsızdır ancak daha az çekişme sergileyebilir.

İade:

• oluşturulan Operation

Genel özellikler

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
)