'*var'ı RMSProp algoritmasına göre güncelleyin.
Bu algoritmanın yoğun uygulanmasında ms ve mom'in derece sıfır olsa bile güncelleneceğini, ancak bu seyrek uygulamada ms ve mom'in derecenin sıfır olduğu yinelemelerde güncellenmeyeceğini unutmayın.
ortalama_kare = bozunma * ortalama_kare + (1-bozunma) * gradyan ** 2 Delta = öğrenme_oranı * gradyan / sqrt(ortalama_kare + epsilon)
ms<−rho∗mst−1+(1−rho)∗grad∗gradmom<−momentum∗momt−1+lr∗grad/sqrt(ms+epsilon)var<−var−mom
İç İçe Sınıflar
sınıf | SparseApplyRmsProp.Options | SparseApplyRmsProp için isteğe bağlı özellikler |
Sabitler
Sicim | OP_NAME | Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı |
Genel Yöntemler
Çıkış <T> | Çıkış olarak () Tensörün sembolik tutamacını döndürür. |
static <T, TType'ı genişletir > SparseApplyRmsProp <T> | create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> var, İşlenen <T> ms, İşlenen <T> anne, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> rho, İşlenen <T> momentum, İşlenen <T> epsilon, İşlenen <T > grad, İşlenen <? TNumber'ı genişletir > dizinler, Seçenekler... seçenekler) Yeni bir SparseApplyRmsProp işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi. |
Çıkış <T> | dışarı () "Var" ile aynı. |
statik SparseApplyRmsProp.Options | useLocking (Boolean useLocking) |
Kalıtsal Yöntemler
boolean | eşittir (Nesne arg0) |
son Sınıf<?> | getClass () |
int | hashKodu () |
son boşluk | bildir () |
son boşluk | tümünü bildir () |
Sicim | toString () |
son boşluk | bekle (uzun arg0, int arg1) |
son boşluk | bekle (uzun arg0) |
son boşluk | Beklemek () |
özet Yürütme Ortamı | env () Bu operasyonun oluşturulduğu yürütme ortamını döndürün. |
soyut Operasyon |
özet Çıkış <T> | Çıkış olarak () Tensörün sembolik tutamacını döndürür. |
soyut T | Tensör olarak () Bu işlenendeki tensörü döndürür. |
soyut Şekil | |
soyut Sınıf<T> | tip () Bu işlenenin tensör türünü döndürür |
Sabitler
genel statik son Dize OP_NAME
Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı
Genel Yöntemler
genel Çıkış <T> asOutput ()
Tensörün sembolik tutamacını döndürür.
TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.
public static SparseApplyRmsProp <T> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> var, İşlenen <T> ms, İşlenen <T> anne, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> rho, İşlenen <T> momentumu, İşlenen <T > epsilon, İşlenen <T> grad, İşlenen <? TNumber'ı genişletir > dizinler, Seçenekler... seçenekler)
Yeni bir SparseApplyRmsProp işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Parametreler
kapsam | mevcut kapsam |
---|---|
var | Bir Variable()'dan olmalıdır. |
Bayan | Bir Variable()'dan olmalıdır. |
anne | Bir Variable()'dan olmalıdır. |
IR | Ölçeklendirme faktörü. Bir skaler olmalı. |
ro | Çürüme oranı. Bir skaler olmalı. |
epsilon | Ridge terimi. Bir skaler olmalı. |
mezun | Gradyan. |
endeksler | var, ms ve mom'un birinci boyutuna ait indekslerin bir vektörü. |
seçenekler | isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır |
İade
- SparseApplyRmsProp'un yeni bir örneği
public static SparseApplyRmsProp.Options useLocking (Boolean useLocking)
Parametreler
KullanımKilitleme | 'True' ise var, ms ve mom tensörlerinin güncellenmesi bir kilitle korunur; aksi takdirde davranış tanımsızdır ancak daha az çekişme sergileyebilir. |
---|