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

Constantes

Cuerda	ACUMULADOR
flotador	INITIAL_ACCUMULATOR_DEFAULT
flotador	LEARNING_RATE_DEFAULT

Constantes heredadas

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

Cuerda

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

Métodos públicos

Cuerda	getOptimizerName () Obtenga el nombre del optimizador.
Cuerda	toString ()

Métodos heredados

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

Op	applyGradients (List < GradAndVar <? extiende TType >> gradsAndVars, nombre de cadena) Aplica degradados a las variables.
<T extiende TType > Lista < GradAndVar <? >>	computeGradients ( operando <?> pérdida) Calcula los gradientes basándose en un operando de pérdida.
cadena estática	createName ( variable de salida <? extiende TType >, 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 y el nombre de la ranura especificados.
operaciones finales	getTF () 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 a (Objeto arg0)
Clase final <?>	getClass ()
En t	hashCode ()
vacío final	notificar ()
vacío final	notificar a todos ()
Cuerda	toString ()
vacío final	esperar (largo arg0, int arg1)
vacío final	espera (largo arg0)
vacío final	esperar ()

Constantes

ACUMULADOR de cuerda final estático público

Valor constante: "acumulador"

flotador final estático público INITIAL_ACCUMULATOR_DEFAULT

Valor constante: 0.01

flotador final estático público LEARNING_RATE_DEFAULT

Valor constante: 0,001

Constructores públicos

público AdaGrad ( 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

public AdaGrad ( gráfico gráfico, tasa de aprendizaje flotante, valor inicial de acumulación flotante)

Crea un optimizador AdaGrad

Parámetros

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

Lanza

Argumento de excepción ilegal	si initialAccumulatorValue es negativo

AdaGrad pública ( Gráfico gráfico, String nombre, flotador learningRate)

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

public AdaGrad ( gráfico de gráfico, nombre de cadena, tasa de aprendizaje flotante, valor inicial de acumulación flotante)

Crea un optimizador AdaGrad

Parámetros

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

Lanza

Argumento de excepción ilegal	si initialAccumulatorValue es negativo

Métodos públicos

public String getOptimizerName ()

Obtenga el nombre del optimizador.

Devoluciones

• El nombre del optimizador.

cadena pública toString ()