อัปเดต '*var' ตามอัลกอริทึม RMSProp
โปรดทราบว่าในการใช้อัลกอริธึมนี้อย่างหนาแน่น ms และ mom จะอัปเดตแม้ว่าผู้สำเร็จการศึกษาจะเป็นศูนย์ แต่ในการใช้งานแบบเบาบางนี้ ms และ mom จะไม่อัปเดตในการวนซ้ำในระหว่างที่ผู้สำเร็จการศึกษาเป็นศูนย์
Mean_square = การสลาย * Mean_Square + (1-การสลายตัว) * การไล่ระดับสี ** 2 Delta = Learning_rate * การไล่ระดับสี / sqrt (mean_square + epsilon)
$$ms <- rho * ms_{t-1} + (1-rho) * grad * grad$$$$mom <- momentum * mom_{t-1} + lr * grad / sqrt(ms + epsilon)$$$$var <- var - mom$$
คลาสที่ซ้อนกัน
| ระดับ | SparseApplyRmsProp.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ SparseApplyRmsProp | |
ค่าคงที่
| สตริง | OP_NAME | ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow |
วิธีการสาธารณะ
| เอาท์พุต <T> | เป็นเอาท์พุต () ส่งกลับค่าแฮนเดิลสัญลักษณ์ของเทนเซอร์ |
| คงที่ <T ขยาย TType > SparseApplyRmsProp <T> | สร้าง ( ขอบเขต ขอบเขต ตัวดำเนินการ <T> var, ตัวดำเนินการ <T> ms, ตัวถูกดำเนินการ <T> แม่, ตัวถูกดำเนินการ <T> lr, ตัวถูกดำเนินการ <T> rho, ตัวถูกดำเนินการ <T> โมเมนตัม, ตัวถูกดำเนินการ <T> เอปไซลอน, ตัวถูกดำเนินการ <T > ผู้สำเร็จการศึกษา, ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > ดัชนี, ตัวเลือก... ตัวเลือก) วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ SparseApplyRmsProp ใหม่ |
| เอาท์พุต <T> | ออก () เช่นเดียวกับ "var" |
| SparseApplyRmsProp.Options แบบคงที่ | useLocking (การใช้ล็อคแบบบูลีน) |
วิธีการสืบทอด
ค่าคงที่
สตริงสุดท้ายแบบคงที่สาธารณะ OP_NAME
ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow
วิธีการสาธารณะ
เอาท์พุท สาธารณะ <T> asOutput ()
ส่งกลับค่าแฮนเดิลสัญลักษณ์ของเทนเซอร์
อินพุตสำหรับการดำเนินการ TensorFlow คือเอาต์พุตของการดำเนินการ TensorFlow อื่น วิธีการนี้ใช้เพื่อรับหมายเลขอ้างอิงสัญลักษณ์ที่แสดงถึงการคำนวณอินพุต
สาธารณะ SparseApplyRmsProp <T> สร้าง แบบคงที่ (ขอบเขต ขอบเขต , ตัวดำเนินการ <T> var, ตัวดำเนินการ <T> ms, ตัวดำเนินการ <T> แม่, ตัวดำเนินการ <T> lr, ตัวดำเนินการ <T> rho, ตัวดำเนินการ <T> โมเมนตัม, ตัวดำเนินการ <T > เอปไซลอน, ตัวดำเนินการ <T> ผู้สำเร็จการศึกษา, ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > ดัชนี, ตัวเลือก... ตัวเลือก)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ SparseApplyRmsProp ใหม่
พารามิเตอร์
| ขอบเขต | ขอบเขตปัจจุบัน |
|---|---|
| var | ควรมาจากตัวแปร () |
| นางสาว | ควรมาจากตัวแปร () |
| แม่ | ควรมาจากตัวแปร () |
| ล | ปัจจัยการปรับขนาด ต้องเป็นสเกลาร์ |
| โร | อัตราการสลายตัว ต้องเป็นสเกลาร์ |
| เอปไซลอน | ระยะริดจ์ ต้องเป็นสเกลาร์ |
| ผู้สำเร็จการศึกษา | การไล่ระดับสี |
| ดัชนี | เวกเตอร์ของดัชนีในมิติแรกของ var, ms และ mom |
| ตัวเลือก | มีค่าแอตทริบิวต์ทางเลือก |
การส่งคืน
- อินสแตนซ์ใหม่ของ SparseApplyRmsProp
สาธารณะ SparseApplyRmsProp.Options useLocking แบบคงที่ (useLocking แบบบูลีน)
พารามิเตอร์
| ใช้ล็อค | หากเป็น "จริง" การอัปเดต var, ms และ mom tensors จะได้รับการปกป้องด้วยการล็อค มิฉะนั้นพฤติกรรมจะไม่ได้กำหนดไว้ แต่อาจแสดงความขัดแย้งน้อยลง |
|---|