Adamax

kelas publik Adamax

Pengoptimal yang mengimplementasikan algoritma Adamax.

Ini adalah varian Adam berdasarkan norma tak terhingga. Parameter default mengikuti yang disediakan di makalah. Adamax terkadang lebih unggul dari adam, khususnya pada model dengan embeddings.

Lihat juga

• Kingma dkk., 2014

Konstanta

mengambang	BETA_ONE_DEFAULT
mengambang	BETA_TWO_DEFAULT
mengambang	EPSILON_DEFAULT
Rangkaian	FIRST_MOMENT
mengambang	BELAJAR_RATE_DEFAULT
Rangkaian	SECOND_MOMENT

Konstanta yang Diwarisi

Dari kelas org.tensorflow.framework.optimizers.Optimizer

Rangkaian

VARIABEL_V2

Konstruktor Publik

	Adamax ( Grafik grafik) Membuat Pengoptimal yang mengimplementasikan algoritma Adamax.
	Adamax ( Grafik grafik, Nama string) Membuat Pengoptimal yang mengimplementasikan algoritma Adamax.
	Adamax (Grafik grafik , tingkat pembelajaran mengambang) Membuat Pengoptimal yang mengimplementasikan algoritma Adamax.
	Adamax ( Grafik grafik, Nama string, Kecepatan pembelajaran float) Membuat Pengoptimal yang mengimplementasikan algoritma Adamax.
	Adamax ( Grafik grafik, float learningRate, float betaOne, float betaTwo, float epsilon) Membuat Pengoptimal yang mengimplementasikan algoritma Adamax.
	Adamax ( Grafik grafik, Nama string, float learningRate, float betaOne, float betaTwo, float epsilon) Membuat Pengoptimal yang mengimplementasikan algoritma Adamax.

Metode Publik

Rangkaian

dapatkan Nama Pengoptimal () Dapatkan Nama pengoptimal.

Metode Warisan

Dari kelas org.tensorflow.framework.optimizers.Optimizer

Op	applyGradients (Daftar< GradAndVar <? extends TType >> gradsAndVars, Nama string) Menerapkan gradien ke variabel
<T memperluas TType > Daftar< GradAndVar <?>>	computerGradients ( Operan <?> hilang) Menghitung gradien berdasarkan operan kerugian.
String statis	createName ( Output <? extends TType > variabel, String slotName) Membuat nama dengan menggabungkan nama variabel dan nama slot
Tali abstrak	dapatkan Nama Pengoptimal () Dapatkan Nama pengoptimal.
<T memperluas TType > Opsional< Variabel <T>>	getSlot ( Keluaran <T> var, String slotName) Mendapatkan slot yang terkait dengan variabel dan nama slot yang ditentukan.
Operasi terakhir	dapatkanTF () Mendapatkan instans Operasi Pengoptimal
Op	meminimalkan ( Operan <?> kerugian) Meminimalkan kerugian dengan memperbarui variabel
Op	minimalkan ( Operan <?> kerugian, Nama string) Meminimalkan kerugian dengan memperbarui variabel

Dari kelas java.lang.Object

boolean	sama dengan (Objek arg0)
Kelas terakhir<?>	dapatkan Kelas ()
ke dalam	Kode hash ()
kekosongan terakhir	memberitahu ()
kekosongan terakhir	beri tahuSemua ()
Rangkaian	keString ()
kekosongan terakhir	tunggu (arg0 panjang, int arg1)
kekosongan terakhir	tunggu (argumen panjang0)
kekosongan terakhir	Tunggu ()

Konstanta

float akhir statis publik BETA_ONE_DEFAULT

Nilai Konstan: 0,9

float akhir statis publik BETA_TWO_DEFAULT

Nilai Konstan: 0,999

float akhir statis publik EPSILON_DEFAULT

Nilai Konstan: 1.0E-7

String akhir statis publik FIRST_MOMENT

Nilai Konstan: "m"

float akhir statis publik LEARNING_RATE_DEFAULT

Nilai Konstan: 0,001

String akhir statis publik SECOND_MOMENT

Nilai Konstan: "v"

Konstruktor Publik

Adamax publik ( Grafik grafik)

Membuat Pengoptimal yang mengimplementasikan algoritma Adamax.

Parameter

grafik	grafik TensorFlow

Adamax publik ( Grafik grafik, Nama string)

Membuat Pengoptimal yang mengimplementasikan algoritma Adamax.

Parameter

grafik	grafik TensorFlow
nama	nama untuk operasi yang dibuat saat menerapkan gradien. Defaultnya adalah "Adamax".

Adamax publik (Grafik grafik , tingkat pembelajaran mengambang)

Membuat Pengoptimal yang mengimplementasikan algoritma Adamax.

Parameter

grafik	grafik TensorFlow
Tingkat pembelajaran	Kecepatan pembelajaran.

Adamax publik (Grafik grafik , Nama string, Tingkat pembelajaran mengambang)

Membuat Pengoptimal yang mengimplementasikan algoritma Adamax.

Parameter

grafik	grafik TensorFlow
nama	nama untuk operasi yang dibuat saat menerapkan gradien. Defaultnya adalah "Adamax".
Tingkat pembelajaran	Kecepatan pembelajaran.

publik Adamax ( Grafik grafik, float learningRate, float betaOne, float betaTwo, float epsilon)

Membuat Pengoptimal yang mengimplementasikan algoritma Adamax.

Parameter

grafik	grafik TensorFlow
Tingkat pembelajaran	Kecepatan pembelajaran.
betaSatu	Tingkat peluruhan eksponensial untuk perkiraan momen pertama.
betaDua	Laju peluruhan eksponensial untuk norma tak terhingga berbobot eksponensial.
epsilon	Konstanta kecil untuk stabilitas numerik.

publik Adamax ( Grafik grafik, Nama string, float learningRate, float betaOne, float betaTwo, float epsilon)

Membuat Pengoptimal yang mengimplementasikan algoritma Adamax.

Parameter

grafik	grafik TensorFlow
nama	nama untuk operasi yang dibuat saat menerapkan gradien. Defaultnya adalah "Adamax".
Tingkat pembelajaran	Kecepatan pembelajaran.
betaSatu	Tingkat peluruhan eksponensial untuk perkiraan momen pertama.
betaDua	Laju peluruhan eksponensial untuk norma tak terhingga berbobot eksponensial.
epsilon	Konstanta kecil untuk stabilitas numerik.

Metode Publik

String publik getOptimizerName ()

Dapatkan Nama pengoptimal.

Kembali

• Nama pengoptimal.