tensorflow::ops::ApplyCenteredRMSProp

#include <training_ops.h>

Обновить '*var' в соответствии с алгоритмом RMSProp с центрированием.

Краткое описание

Алгоритм RMSProp с центрированием использует оценку центрированного второго момента (т.е. дисперсии) для нормализации, в отличие от обычного RMSProp, который использует (нецентрированный) второй момент. Это часто помогает при обучении, но немного дороже в вычислительном отношении и по памяти.

Обратите внимание, что в плотной реализации этого алгоритма mg, ms и mom будут обновляться даже если grad равен нулю, но в этой разреженной реализации mg, ms и mom не будут обновляться в итерациях, когда 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)

mg

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• var: Должен быть получен из Variable().
• mg: Должен быть получен из Variable().
• ms: Должен быть получен из Variable().
• mom: Должен быть получен из Variable().
• lr: Коэффициент масштабирования. Должен быть скаляром.
• rho: Скорость затухания. Должен быть скаляром.
• epsilon: Слагаемое для предотвращения деления на ноль. Должен быть скаляром.
• grad: Градиент.

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

• use_locking: Если True, обновление тензоров var, mg, ms и mom защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может иметь меньше конфликтов.

Возвращаемое значение:

• Output: То же самое, что и "var".

Публичные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output out

Публичные функции

 ApplyCenteredRMSProp(
  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
)

 ApplyCenteredRMSProp(
  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 ApplyCenteredRMSProp::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

operator::tensorflow::Input() const 

operator::tensorflow::Output() const 

Публичные статические функции

Attrs UseLocking(
  bool x
)