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 a veces superior a Adam, especialmente en modelos con incrustaciones.

Ver también

• Kingma et al., 2014

Constantes

flotador	BETA_ONE_DEFAULT
flotador	BETA_TWO_DEFAULT
flotador	EPSILON_DEFAULT
Cuerda	PRIMER MOMENTO
flotador	LEARNING_RATE_DEFAULT
Cuerda	SEGUNDO_MOMENTO

Constantes heredadas

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

Cuerda

VARIABLE_V2

Constructores públicos

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

Métodos públicos

Cuerda

getOptimizerName () Obtenga el nombre del optimizador.

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 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

flotador final estático público BETA_ONE_DEFAULT

Valor constante: 0.9

flotador final estático público BETA_TWO_DEFAULT

Valor constante: 0.999

flotador final estático público EPSILON_DEFAULT

Valor constante: 1.0E-7

Cadena final estática pública FIRST_MOMENT

Valor constante: "m"

flotador final estático público LEARNING_RATE_DEFAULT

Valor constante: 0,001

Cadena final estática pública SECOND_MOMENT

Valor constante: "v"

Constructores públicos

público Adamax ( gráfico gráfico)

Crea un Optimizador que implementa el algoritmo Adamax.

Parámetros

grafico	el gráfico de TensorFlow

public Adamax ( 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 degradados. El valor predeterminado es "Adamax".

público Adamax ( 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.

public Adamax ( gráfico de 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 degradados. El valor predeterminado es "Adamax".
tasa de aprendizaje	La tasa de aprendizaje.

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

Crea un Optimizador que implementa el algoritmo Adamax.

Parámetros

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

public Adamax ( gráfico de gráfico, nombre de cadena, tasa de aprendizaje flotante, betaOne flotante, betaTwo flotante, epsilon flotante)

Crea un Optimizador que implementa el algoritmo Adamax.

Parámetros

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

Métodos públicos

public String getOptimizerName ()

Obtenga el nombre del optimizador.

Devoluciones

• El nombre del optimizador.