tensorflow::ops::ResourceSparseApplyCenteredRMSProp
#include <training_ops.h>
Обновление '*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 потреблению 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)
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().
- mg: Должен быть получен из Variable().
- ms: Должен быть получен из Variable().
- mom: Должен быть получен из Variable().
- lr: Коэффициент масштабирования. Должен быть скалярным.
- rho: Скорость затухания. Должен быть скалярным.
- epsilon: Добавка для устойчивости. Должен быть скалярным.
- 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 характеризоваться меньшей конкуренцией.
Возвращаемое значение:
- созданный
Operation
| Конструкторы и деструкторы | |
|---|---|
ResourceSparseApplyCenteredRMSProp(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) | |
ResourceSparseApplyCenteredRMSProp(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 ResourceSparseApplyCenteredRMSProp::Attrs & attrs) |
| Общедоступные атрибуты | |
|---|---|
operation | |
| Общедоступные функции | |
|---|---|
operator::tensorflow::Operation() const | |
| Общедоступные статические функции | |
|---|---|
UseLocking(bool x) | |
| Структуры | |
|---|---|
| tensorflow::ops::ResourceSparseApplyCenteredRMSProp::Attrs | Дополнительные атрибуты для ResourceSparseApplyCenteredRMSProp. |
Общедоступные атрибуты
operation
Operation operation
Общедоступные функции
ResourceSparseApplyCenteredRMSProp
ResourceSparseApplyCenteredRMSProp( 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 )
ResourceSparseApplyCenteredRMSProp
ResourceSparseApplyCenteredRMSProp( 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 ResourceSparseApplyCenteredRMSProp::Attrs & attrs )
Оператор::tensorflow::Operation
operator::tensorflow::Operation() const
Общедоступные статические функции
UseLocking
Attrs UseLocking( bool x )
© 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/versions/r2.9/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/resource-sparse-apply-centered-r-m-s-prop