AdaGrad

clase pública AdaGrad

Optimizador que implementa el algoritmo Adagrad.

Adagrad es un optimizador con tasas de aprendizaje específicas de parámetros, que se adaptan en relación con la frecuencia con la que se actualiza un parámetro durante el entrenamiento. Cuantas más actualizaciones reciba un parámetro, menores serán las actualizaciones.

Ver también

• Duchi, J, et al., 2011, Métodos adaptativos de subgradiente para el aprendizaje en línea y la optimización estocástica
• Duchi, J, et al., 2013, Métodos proximales y de primer orden para la optimización convexa, Introducción Sección 1

Constantes

Cadena	ACUMULADOR
flotar	INITIAL_ACCUMULATOR_DEFAULT
flotar	APRENDIZAJE_RATE_DEFAULT

Constantes heredadas

De la clase org.tensorflow.framework.optimizers.Optimizer

Cadena

VARIABLE_V2

Constructores Públicos

	AdaGrad (gráfico gráfico ) Crea un optimizador AdaGrad
	AdaGrad (gráfico gráfico , tasa de aprendizaje flotante) Crea un optimizador AdaGrad
	AdaGrad (gráfico gráfico , tasa de aprendizaje flotante, valor acumulador inicial flotante) Crea un optimizador AdaGrad
	AdaGrad (gráfico gráfico , nombre de cadena, tasa de aprendizaje flotante) Crea un optimizador AdaGrad
	AdaGrad ( gráfico , nombre de cadena, tasa de aprendizaje flotante, valor acumulador inicial flotante) Crea un optimizador AdaGrad

Métodos públicos

Cadena	getOptimizerName () Obtenga el nombre del optimizador.
Cadena	Encadenar ()

Métodos heredados

De la clase org.tensorflow.framework.optimizers.Optimizer

Op.	applyGradients (Lista< GradAndVar <? extiende TType >> gradsAndVars, nombre de cadena) Aplica gradientes a las variables.
<T extiende TType > Lista< GradAndVar <?>>	ComputeGradients (pérdida de operando <?>) Calcula los gradientes basándose en un operando de pérdida.
cadena estática	createName ( Salida <? extiende TType > variable, String slotName) Crea un nombre combinando un nombre de variable y un nombre de ranura
cadena abstracta	getOptimizerName () Obtenga el nombre del optimizador.
<T extiende TType > Opcional< Variable <T>>	getSlot ( Salida <T> var, String slotName) Obtiene la ranura asociada con la variable especificada y el nombre de la ranura.
operaciones finales	obtenerTF () Obtiene la instancia de operaciones del optimizador.
Op.	minimizar ( operando <?> pérdida) Minimiza la pérdida actualizando las variables.
Op.	minimizar ( operando <?> pérdida, nombre de cadena) Minimiza la pérdida actualizando las variables.

De la clase java.lang.Object

booleano	es igual (Objeto arg0)
Clase final<?>	obtenerclase ()
En t	código hash ()
vacío final	notificar ()
vacío final	notificar a todos ()
Cadena	Encadenar ()
vacío final	esperar (arg0 largo, int arg1)
vacío final	espera (arg0 largo)
vacío final	esperar ()

Constantes

ACUMULADOR de cadena final estático público

Valor constante: "acumulador"

flotación final estática pública INITIAL_ACCUMULATOR_DEFAULT

Valor constante: 0,01

flotación final estática pública LEARNING_RATE_DEFAULT

Valor constante: 0,001

Constructores Públicos

AdaGrad público (gráfico gráfico )

Crea un optimizador AdaGrad

Parámetros

grafico	el gráfico de TensorFlow

AdaGrad público (gráfico gráfico , tasa de aprendizaje flotante)

Crea un optimizador AdaGrad

Parámetros

grafico	el gráfico de TensorFlow
tasa de aprendizaje	la tasa de aprendizaje

AdaGrad público (gráfico gráfico , tasa de aprendizaje flotante, valor acumulador inicial flotante)

Crea un optimizador AdaGrad

Parámetros

grafico	el gráfico de TensorFlow
tasa de aprendizaje	la tasa de aprendizaje
valoracumuladorinicial	El valor inicial de los acumuladores no debe ser negativo.

Lanza

Argumento de excepción ilegal	si el valor acumulador inicial es negativo

AdaGrad público (gráfico gráfico , nombre de cadena, tasa de aprendizaje flotante)

Crea un optimizador AdaGrad

Parámetros

grafico	el gráfico de TensorFlow
nombre	el nombre de este Optimizador (el valor predeterminado es 'Adagrad')
tasa de aprendizaje	la tasa de aprendizaje

AdaGrad público ( gráfico , nombre de cadena, tasa de aprendizaje flotante, valor acumulador inicial flotante)

Crea un optimizador AdaGrad

Parámetros

grafico	el gráfico de TensorFlow
nombre	el nombre de este Optimizador (el valor predeterminado es 'Adagrad')
tasa de aprendizaje	la tasa de aprendizaje
valoracumuladorinicial	El valor inicial de los acumuladores no debe ser negativo.

Lanza

Argumento de excepción ilegal	si el valor acumulador inicial es negativo

Métodos públicos

cadena pública getOptimizerName ()

Obtenga el nombre del optimizador.

Devoluciones

• El nombre del optimizador.

cadena pública a cadena ()