Adamax

classe publique Adamax

Optimiseur qui implémente l'algorithme Adamax.

C'est une variante d'Adam basée sur la norme de l'infini. Les paramètres par défaut suivent ceux fournis dans le document. Adamax est parfois supérieur à Adam, notamment dans les modèles avec intégrations.

Voir également

• Kingma et coll., 2014

Constantes

flotter	BETA_ONE_DEFAULT
flotter	BETA_TWO_DEFAULT
flotter	EPSILON_DEFAULT
Chaîne	FIRST_MOMENT
flotter	LEARNING_RATE_DEFAULT
Chaîne	SECOND_MOMENT

Constantes héritées

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

Chaîne

VARIABLE_V2

Constructeurs Publics

	Adamax ( Graphique graphique) Crée un optimiseur qui implémente l'algorithme Adamax.
	Adamax ( Graphique , Nom de la chaîne) Crée un optimiseur qui implémente l'algorithme Adamax.
	Adamax ( Graphique , taux d'apprentissage flottant) Crée un optimiseur qui implémente l'algorithme Adamax.
	Adamax ( Graphique , nom de la chaîne, taux d'apprentissage flottant) Crée un optimiseur qui implémente l'algorithme Adamax.
	Adamax ( Graphique , float learningRate, float betaOne, float betaTwo, float epsilon) Crée un optimiseur qui implémente l'algorithme Adamax.
	Adamax ( Graphique , nom de la chaîne, float learningRate, float betaOne, float betaTwo, float epsilon) Crée un optimiseur qui implémente l'algorithme Adamax.

Méthodes publiques

Chaîne

getOptimizerName () Obtenez le nom de l'optimiseur.

Méthodes héritées

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

Opération	applyGradients (List< GradAndVar <? extends TType >> gradsAndVars, nom de la chaîne) Applique des dégradés aux variables
<T étend TType > List< GradAndVar <?>>	calculateGradients (perte de l'opérande <?>) Calcule les gradients en fonction d'un opérande de perte.
Chaîne statique	createName ( Sortie <? extends TType > variable, String slotName) Crée un nom en combinant un nom de variable et un nom d'emplacement
chaîne abstraite	getOptimizerName () Obtenez le nom de l'optimiseur.
<T étend TType > Facultatif< Variable <T>>	getSlot ( Sortie <T> var, String slotName) Obtient l'emplacement associé à la variable spécifiée et au nom de l'emplacement.
Opérations finales	obtenirTF () Obtient l'instance Ops de l'Optimizer
Opération	minimiser (perte de l'opérande <?>) Minimise la perte en mettant à jour les variables
Opération	minimiser (perte de l'opérande <?>, nom de la chaîne) Minimise la perte en mettant à jour les variables

De la classe java.lang.Object

booléen	est égal à (Objet arg0)
Classe finale<?>	obtenirClasse ()
int	Code de hachage ()
vide final	notifier ()
vide final	notifierTous ()
Chaîne	àChaîne ()
vide final	attendre (long arg0, int arg1)
vide final	attendez (long arg0)
vide final	attendez ()

Constantes

public statique final float BETA_ONE_DEFAULT

Valeur constante : 0,9

public statique final float BETA_TWO_DEFAULT

Valeur constante : 0,999

public statique final float EPSILON_DEFAULT

Valeur constante : 1,0E-7

Chaîne finale statique publique FIRST_MOMENT

Valeur constante : "m"

public statique final float LEARNING_RATE_DEFAULT

Valeur constante : 0,001

chaîne finale statique publique SECOND_MOMENT

Valeur constante : "v"

Constructeurs Publics

public Adamax ( Graphique )

Crée un optimiseur qui implémente l'algorithme Adamax.

Paramètres

graphique	le graphique TensorFlow

public Adamax ( Graphique , Nom de la chaîne)

Crée un optimiseur qui implémente l'algorithme Adamax.

Paramètres

graphique	le graphique TensorFlow
nom	nom des opérations créées lors de l'application de dégradés. La valeur par défaut est "Adamax".

public Adamax ( Graphique , taux d'apprentissage flottant)

Crée un optimiseur qui implémente l'algorithme Adamax.

Paramètres

graphique	le graphique TensorFlow
taux d'apprentissage	Le taux d'apprentissage.

public Adamax ( Graphique , nom de la chaîne, taux d'apprentissage flottant)

Crée un optimiseur qui implémente l'algorithme Adamax.

Paramètres

graphique	le graphique TensorFlow
nom	nom des opérations créées lors de l'application de dégradés. La valeur par défaut est "Adamax".
taux d'apprentissage	Le taux d'apprentissage.

public Adamax ( Graphique , float learningRate, float betaOne, float betaTwo, float epsilon)

Crée un optimiseur qui implémente l'algorithme Adamax.

Paramètres

graphique	le graphique TensorFlow
taux d'apprentissage	Le taux d'apprentissage.
bêtaOne	Le taux de décroissance exponentielle pour les estimations du 1er instant.
bêtadeux	Le taux de décroissance exponentielle pour la norme infinie pondérée exponentiellement.
épsilon	Une petite constante pour la stabilité numérique.

public Adamax ( Graph graph, String name, float learningRate, float betaOne, float betaTwo, float epsilon)

Crée un optimiseur qui implémente l'algorithme Adamax.

Paramètres

graphique	le graphique TensorFlow
nom	nom des opérations créées lors de l'application de dégradés. La valeur par défaut est "Adamax".
taux d'apprentissage	Le taux d'apprentissage.
bêtaOne	Le taux de décroissance exponentielle pour les estimations du 1er instant.
bêtadeux	Le taux de décroissance exponentielle pour la norme infinie pondérée exponentiellement.
épsilon	Une petite constante pour la stabilité numérique.

Méthodes publiques

chaîne publique getOptimizerName ()

Obtenez le nom de l'optimiseur.

Retour

• Le nom de l'optimiseur.