tensorflow::ops::SparseApplyRMSProp

#include <training_ops.h>

Обновляет '*var' в соответствии с алгоритмом RMSProp.

Краткое описание

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

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

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

Аргументы:

• scope: объект Scope
• var: Должен быть получен из Variable().
• ms: Должен быть получен из Variable().
• mom: Должен быть получен из Variable().
• lr: Коэффициент масштабирования. Должен быть скалярным значением.
• rho: Скорость затухания. Должна быть скалярным значением.
• epsilon: Слагаемое регуляризации. Должно быть скалярным значением.
• grad: Градиент.
• indices: Вектор индексов первого измерения var, ms и mom.

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

• use_locking: Если True, обновление тензоров var, ms и mom защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может сопровождаться меньшей конкуренцией за ресурсы.

Возвращает:

• Output: То же, что и "var".

Публичные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output out

Публичные функции

 SparseApplyRMSProp(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input ms,
  ::tensorflow::Input mom,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input rho,
  ::tensorflow::Input momentum,
  ::tensorflow::Input epsilon,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices
)

 SparseApplyRMSProp(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::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 SparseApplyRMSProp::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

operator::tensorflow::Input() const 

operator::tensorflow::Output() const 

Публичные статические функции

Attrs UseLocking(
  bool x
)