tensorflow::ops::SparseApplyCenteredRMSProp

#include <training_ops.h>

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

Обзор

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 вычислений и памяти.

Обратите внимание, что в плотной реализации этого алгоритма переменные mg, ms и mom обновляются, даже если grad равен нулю, тогда как 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:

• scope: объект Scope
• var: Должен быть создан из Variable().
• mg: Должен быть создан из Variable().
• ms: Должен быть создан из Variable().
• mom: Должен быть создан из Variable().
• lr: Коэффициент масштабирования. Должен быть скаляром.
• rho: Скорость затухания. Должна быть скаляром.
• epsilon: Параметр регуляризации. Должен быть скаляром.
• grad: Градиент.
• indices: Вектор индексов первого измерения var, ms и mom.

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

• use_locking: Если True, обновление тензоров var, mg, ms и mom защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но конкуренция за блокировку может быть ниже.

Возвращает:

• Output: То же, что и "var".

Общедоступные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output out

Общедоступные функции

 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
)

::tensorflow::Node * node() const 

operator::tensorflow::Input() const 

operator::tensorflow::Output() const 

Общедоступные статические функции

Attrs UseLocking(
  bool x
)