tensorflow :: ops :: SparseApplyCenteredRMSProp

#include <training_ops.h>

Atualize '* var' de acordo com o algoritmo RMSProp centralizado.

Resumo

O algoritmo RMSProp centrado usa uma estimativa do segundo momento centrado (ou seja, a variância) para normalização, ao contrário do RMSProp regular, que usa o segundo momento (não centrado). Isso geralmente ajuda no treinamento, mas é um pouco mais caro em termos de computação e memória.

Observe que na implementação densa deste algoritmo, mg, ms e mom serão atualizados mesmo se o grad for zero, mas nesta implementação esparsa, mg, ms e mom não serão atualizados em iterações durante as quais o grad é zero.

média_quadrada = decadência * média_quadrada + (1-decadência) * gradiente ** 2 média_grad = decadência * média_grad + (1-decadência) * gradiente Delta = learning_rate * gradiente / quadrada (média_quadrada + epsilon - média_grad ** 2)

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

Argumentos:

  • escopo: um objeto Scope
  • var: deve ser de uma variável ().
  • mg: deve ser de uma variável ().
  • ms: deve ser de uma variável ().
  • mãe: deve ser de uma variável ().
  • lr: Fator de escala. Deve ser um escalar.
  • rho: Taxa de decaimento. Deve ser um escalar.
  • epsilon: termo de cume. Deve ser um escalar.
  • grad: O gradiente.
  • índices: Um vetor de índices na primeira dimensão de var, ms e mom.

Atributos opcionais (consulte Attrs ):

  • use_locking: Se True , a atualização dos tensores var, mg, ms e mom é protegida por um bloqueio; caso contrário, o comportamento é indefinido, mas pode exibir menos contenção.

Retorna:

Construtores e Destruidores

SparseApplyCenteredRMSProp (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)
SparseApplyCenteredRMSProp (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 SparseApplyCenteredRMSProp::Attrs & attrs)

Atributos públicos

operation
out

Funções públicas

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

Funções estáticas públicas

UseLocking (bool x)

Structs

tensorflow :: ops :: SparseApplyCenteredRMSProp :: Attrs

Configuradores de atributos opcionais para SparseApplyCenteredRMSProp .

Atributos públicos

Operação

Operation operation

Fora

::tensorflow::Output out

Funções públicas

SparseApplyCenteredRMSProp

 SparseApplyCenteredRMSProp(
  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
)

SparseApplyCenteredRMSProp

 SparseApplyCenteredRMSProp(
  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 SparseApplyCenteredRMSProp::Attrs & attrs
)

nó

::tensorflow::Node * node() const

operador :: tensorflow :: Input

 operator::tensorflow::Input() const

operador :: tensorflow :: Saída

 operator::tensorflow::Output() const

Funções estáticas públicas

UseLocking

Attrs UseLocking(
  bool x
)