Spec-Zone.ru › TensorFlow

tf.raw_ops.SparseApplyCenteredRMSProp

Обновляет '*var' в соответствии с алгоритмом центрированного RMSProp.

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы совместимости для миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.raw_ops.SparseApplyCenteredRMSProp

tf.raw_ops.SparseApplyCenteredRMSProp(
    var,
    mg,
    ms,
    mom,
    lr,
    rho,
    momentum,
    epsilon,
    grad,
    indices,
    use_locking=False,
    name=None
)

В алгоритме центрированного RMSProp для нормализации используется оценка центрированного второго момента (то есть дисперсии), в отличие от обычного RMSProp, в котором используется (нецентрированный) второй момент. Это часто помогает при обучении, но требует немного больше вычислительных ресурсов и памяти.

Обратите внимание: в плотной реализации этого алгоритма mg, ms и mom обновляются, даже если grad равен нулю, а в этой разреженной реализации mg, ms и mom не обновляются на итерациях, в которых grad равен нулю.

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

\[ms <- rho * ms_{t-1} + (1-rho) * grad * grad\]

\[mom <- momentum * mom_{t-1} + lr * grad / sqrt(ms + epsilon)\]

\[var <- var - mom\]

Аргументы
var Изменяемый Tensor. Должен иметь один из следующих типов: float32, float64, int32, uint8, int16, int8, complex64, int64, qint8, quint8, qint32, bfloat16, qint16, quint16, uint16, complex128, half, uint32, uint64. Должен быть получен из Variable().
mg Изменяемый Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. Должен быть получен из Variable().
ms Изменяемый Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. Должен быть получен из Variable().
mom Изменяемый Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. Должен быть получен из Variable().
lr Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. Коэффициент масштабирования. Должен быть скаляром.
rho Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. Скорость затухания. Должен быть скаляром.
momentum Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var.
epsilon Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. Регуляризующий параметр. Должен быть скаляром.
grad Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. Градиент.
indices Tensor. Должен иметь один из следующих типов: int32, int64. Вектор индексов первого измерения var, ms и mom.
use_locking Необязательный bool. По умолчанию — False. Если True, обновление тензоров var, mg, ms и mom защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может сопровождаться меньшим количеством конкурирующих обращений.
name Имя операции (необязательно).
Возвращает
Изменяемый Tensor. Имеет тот же тип, что и var.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/raw_ops/SparseApplyCenteredRMSProp

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API