tensorflow::ops::SparseApplyCenteredRMSProp

#include <training_ops.h>

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

Краткое описание

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

Обратите внимание, что в плотном (dense) варианте реализации этого алгоритма mg, ms и mom будут обновляться даже если grad равен нулю, но в разреженной (sparse) 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)

$$ms

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• var: Должен быть из Variable().
• mg: Должен быть из Variable().
• ms: Должен быть из Variable().
• mom: Должен быть из Variable().
• lr: Коэффициент масштабирования. Должен быть скаляром.
• rho: Скорость затухания. Должен быть скаляром.
• epsilon: Слагаемое для избежания деления на ноль. Должен быть скаляром.
• grad: Градиент.
• indices: Вектор индексов в первом измерении var, ms и mom.

Дополнительные атрибуты (см. Attrs):

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

Возвращает:

• Output: То же, что и "var".

Публичные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output out

Публичные 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 

Публичные статические функции

Attrs UseLocking(
  bool x
)