Adam

общественный класс Адам

Оптимизатор, реализующий алгоритм Адама.

Оптимизация Адама — это метод стохастического градиентного спуска, основанный на адаптивной оценке моментов первого и второго порядка.

По словам Кингмы и др., 2014, этот метод «вычислительно эффективен, требует мало памяти, инвариантен к диагональному масштабированию градиентов и хорошо подходит для задач, больших по объему данных/параметров».

@see Kingma et al., 2014, Адам: метод стохастической оптимизации .

Константы

плавать	BETA_ONE_DEFAULT
плавать	BETA_TWO_DEFAULT
плавать	EPSILON_DEFAULT
Нить	FIRST_MOMENT
плавать	LEARNING_RATE_DEFAULT
Нить	SECOND_MOMENT

Унаследованные константы

Из класса org.tensorflow.framework.optimizers.Optimizer

Нить

ПЕРЕМЕННАЯ_V2

Публичные конструкторы

	Адам ( График ) Создает оптимизатор Адама
	Адам ( график , скорость обучения с плавающей запятой) Создает оптимизатор Адама
	Адам ( график , float LearningRate, float betaOne, float betaTwo, float epsilon) Создает оптимизатор Адама
	Адам (график графика , имя строки, скорость обучения с плавающей запятой) Создает оптимизатор Адама
	Адам (график графика , имя строки, float LearningRate, float betaOne, float betaTwo, float epsilon) Создает оптимизатор Адама

Публичные методы

статический <T расширяет TType > Op	createAdamMinimize (область видимости , потеря операнда <T>, float LearningRate, float betaOne, float betaTwo, float epsilon, параметры... опции) Создает операцию, которая минимизирует потери
Нить	getOptimizerName () Получите имя оптимизатора.
Нить	нанизывать ()

Унаследованные методы

Из класса org.tensorflow.framework.optimizers.Optimizer

Оп	applyGradients (List< GradAndVar <? расширяет TType >> gradsAndVars, имя строки) Применяет градиенты к переменным
<T расширяет TType > List< GradAndVar <?>>	ComputeGradients ( Операнд <?> потеря) Вычисляет градиенты на основе операнда потерь.
статическая строка	createName ( Вывод <? расширяет переменную TType >, String slotName) Создает имя путем объединения имени переменной и имени слота.
абстрактная строка	getOptimizerName () Получите имя оптимизатора.
<T расширяет TType > Необязательно< Переменная <T>>	getSlot ( Вывод <T> var, строка slotName) Получает слот, связанный с указанной переменной и именем слота.
финальная операция	получитьТФ () Получает экземпляр Ops оптимизатора.
Оп	минимизировать ( Операнд <?> потеря) Минимизирует потери за счет обновления переменных
Оп	минимизировать (потеря операнда <?>, имя строки) Минимизирует потери за счет обновления переменных

Из класса java.lang.Object

логическое значение	равно (Объект arg0)
последний класс<?>	получитьКласс ()
интервал	хэш-код ()
окончательная пустота	поставить в известность ()
окончательная пустота	уведомитьВсе ()
Нить	нанизывать ()
окончательная пустота	подождать (длинный arg0, int arg1)
окончательная пустота	подождите (длинный arg0)
окончательная пустота	ждать ()

Константы

общедоступный статический финальный float BETA_ONE_DEFAULT

Постоянное значение: 0,9

общедоступный статический финальный float BETA_TWO_DEFAULT

Постоянное значение: 0,999

общедоступный статический финальный float EPSILON_DEFAULT

Постоянное значение: 1.0E-8

общедоступная статическая финальная строка FIRST_MOMENT

Постоянное значение: «м»

общедоступный статический финальный плавающий элемент LEARNING_RATE_DEFAULT

Постоянное значение: 0,001

общедоступная статическая финальная строка SECOND_MOMENT

Постоянное значение: «v»

Публичные конструкторы

общественный Адам ( График )

Создает оптимизатор Адама

Параметры

график	график TensorFlow

публичный Адам ( график , float LearningRate)

Создает оптимизатор Адама

Параметры

график	график TensorFlow
Скорость обучения	скорость обучения

публичный Адам (график графика , float LearningRate, float betaOne, float betaTwo, float epsilon)

Создает оптимизатор Адама

Параметры

график	график TensorFlow
Скорость обучения	скорость обучения
бетаУан	Скорость экспоненциального убывания для оценок первого момента. По умолчанию 0,9.
betaTwo	Скорость экспоненциального убывания для оценок второго момента. По умолчанию 0,999.
эпсилон	Небольшая константа для численной стабильности. Этот эпсилон является «эпсилон-шляпой» в статье Кингмы и Ба (в формуле перед разделом 2.1), а не эпсилоном в алгоритме 1 статьи. По умолчанию 1e-8.

общедоступный Адам (график графика , имя строки, скорость обучения с плавающей запятой)

Создает оптимизатор Адама

Параметры

график	график TensorFlow
имя	имя оптимизатора, по умолчанию «Адам».
Скорость обучения	скорость обучения

общедоступный Адам (график графика , имя строки, float LearningRate, float betaOne, float betaTwo, float epsilon)

Создает оптимизатор Адама

Параметры

график	график TensorFlow
имя	имя оптимизатора, по умолчанию «Адам».
Скорость обучения	скорость обучения
бетаУан	Скорость экспоненциального убывания для оценок первого момента. По умолчанию 0,9.
betaTwo	Скорость экспоненциального убывания для оценок второго момента. По умолчанию 0,999.
эпсилон	Небольшая константа для численной стабильности. Этот эпсилон является «эпсилон-шляпой» в статье Кингмы и Ба (в формуле перед разделом 2.1), а не эпсилоном в алгоритме 1 статьи. По умолчанию 1e-8.

Публичные методы

public static Op createAdamMinimize (область видимости , потеря операнда <T>, float LearningRate, float betaOne, float betaTwo, float epsilon, параметры ... )

Создает операцию, которая минимизирует потери

Параметры

объем	область действия TensorFlow
потеря	потери минимизировать
Скорость обучения	скорость обучения
бетаУан	Скорость экспоненциального убывания для оценок первого момента.
betaTwo	Скорость экспоненциального убывания для оценок второго момента.
эпсилон	Небольшая константа для численной стабильности. Этот эпсилон является «эпсилон-шляпой» в статье Кингмы и Ба (в формуле перед разделом 2.1), а не эпсилоном в алгоритме 1 статьи.
параметры	Дополнительные атрибуты оптимизатора

Возврат

• Операция, минимизирующая потери

Броски

IllegalArgumentException	если область действия не представляет собой график

общедоступная строка getOptimizerName ()

Получите имя оптимизатора.

Возврат

• Имя оптимизатора.

публичная строка toString ()