Adamax

clase pública Adamax

Optimizador que implementa el algoritmo Adamax.

Es una variante de Adán basada en la norma del infinito. Los parámetros predeterminados siguen los proporcionados en el documento. Adamax es en ocasiones superior a Adam, especialmente en modelos con incrustaciones.

Ver también

• Kingma y otros, 2014

Constantes

flotar	BETA_ONE_DEFAULT
flotar	BETA_TWO_DEFAULT
flotar	EPSILON_DEFAULT
Cadena	PRIMER MOMENTO
flotar	APRENDIZAJE_RATE_DEFAULT
Cadena	SEGUNDO_MOMENTO

Constantes heredadas

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

Cadena

VARIABLE_V2

Constructores Públicos

	Adamax (gráfico gráfico ) Crea un Optimizador que implementa el algoritmo Adamax.
	Adamax (gráfico gráfico , nombre de cadena) Crea un Optimizador que implementa el algoritmo Adamax.
	Adamax (gráfico gráfico , tasa de aprendizaje flotante) Crea un Optimizador que implementa el algoritmo Adamax.
	Adamax (gráfico gráfico , nombre de cadena, tasa de aprendizaje flotante) Crea un Optimizador que implementa el algoritmo Adamax.
	Adamax (gráfico gráfico , tasa de aprendizaje flotante, beta uno flotante, beta dos flotante, épsilon flotante) Crea un Optimizador que implementa el algoritmo Adamax.
	Adamax ( gráfico , nombre de cadena, tasa de aprendizaje flotante, betaOne flotante, betaTwo flotante, épsilon flotante) Crea un Optimizador que implementa el algoritmo Adamax.

Métodos públicos

Cadena

getOptimizerName () Obtenga el nombre del optimizador.

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

flotación final estática pública BETA_ONE_DEFAULT

Valor constante: 0,9

flotación final estática pública BETA_TWO_DEFAULT

Valor constante: 0,999

flotación final estática pública EPSILON_DEFAULT

Valor constante: 1.0E-7

Cadena final estática pública FIRST_MOMENT

Valor constante: "m"

flotación final estática pública LEARNING_RATE_DEFAULT

Valor constante: 0,001

Cadena final estática pública SECOND_MOMENT

Valor constante: "v"

Constructores Públicos

Adamax público (gráfico gráfico )

Crea un Optimizador que implementa el algoritmo Adamax.

Parámetros

grafico	el gráfico de TensorFlow

Adamax público (gráfico gráfico , nombre de cadena)

Crea un Optimizador que implementa el algoritmo Adamax.

Parámetros

grafico	el gráfico de TensorFlow
nombre	nombre de las operaciones creadas al aplicar gradientes. El valor predeterminado es "Adamax".

Adamax público (gráfico gráfico , tasa de aprendizaje flotante)

Crea un Optimizador que implementa el algoritmo Adamax.

Parámetros

grafico	el gráfico de TensorFlow
tasa de aprendizaje	La tasa de aprendizaje.

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

Crea un Optimizador que implementa el algoritmo Adamax.

Parámetros

grafico	el gráfico de TensorFlow
nombre	nombre de las operaciones creadas al aplicar gradientes. El valor predeterminado es "Adamax".
tasa de aprendizaje	La tasa de aprendizaje.

Adamax público ( gráfico , tasa de aprendizaje flotante, betaOne flotante, betaTwo flotante, épsilon flotante)

Crea un Optimizador que implementa el algoritmo Adamax.

Parámetros

grafico	el gráfico de TensorFlow
tasa de aprendizaje	La tasa de aprendizaje.
betauno	La tasa de caída exponencial para las estimaciones del primer momento.
betados	La tasa de caída exponencial de la norma infinita ponderada exponencialmente.
épsilon	Una pequeña constante para la estabilidad numérica.

Adamax público ( gráfico , nombre de cadena, tasa de aprendizaje flotante, betaUno flotante, betaTwo flotante, épsilon flotante)

Crea un Optimizador que implementa el algoritmo Adamax.

Parámetros

grafico	el gráfico de TensorFlow
nombre	nombre de las operaciones creadas al aplicar gradientes. El valor predeterminado es "Adamax".
tasa de aprendizaje	La tasa de aprendizaje.
betauno	La tasa de caída exponencial para las estimaciones del primer momento.
betados	La tasa de caída exponencial de la norma infinita ponderada exponencialmente.
épsilon	Una pequeña constante para la estabilidad numérica.

Métodos públicos

cadena pública getOptimizerName ()

Obtenga el nombre del optimizador.

Devoluciones

• El nombre del optimizador.