Adamax

klasa publiczna Adamax

Optymalizator implementujący algorytm Adamax.

Jest to odmiana Adama oparta na normie nieskończoności. Domyślne parametry są zgodne z podanymi w artykule. Adamax jest czasami lepszy od adama, szczególnie w modelach z osadzaniami.

Zobacz też

• Kingma i in., 2014

Stałe

platforma	BETA_ONE_DEFAULT
platforma	BETA_TWO_DEFAULT
platforma	EPSILON_DEFAULT
Strunowy	FIRST_MOMENT
platforma	LEARNING_RATE_DEFAULT
Strunowy	SECOND_MOMENT

Dziedziczone stałe

Z klasy org.tensorflow.framework.optimizers.Optimizer

Strunowy

ZMIENNA_V2

Konstruktorzy publiczni

	Adamax (wykres graficzny ) Tworzy optymalizator, który implementuje algorytm Adamax.
	Adamax (wykres graficzny , nazwa ciągu) Tworzy optymalizator, który implementuje algorytm Adamax.
	Adamax (wykres graficzny , współczynnik uczenia się typu float) Tworzy optymalizator, który implementuje algorytm Adamax.
	Adamax (wykres graficzny , nazwa ciągu, współczynnik uczenia się typu float) Tworzy optymalizator, który implementuje algorytm Adamax.
	Adamax (wykres wykresu , float learningRate, float betaOne, float betaTwo, float epsilon) Tworzy optymalizator, który implementuje algorytm Adamax.
	Adamax (wykres wykresu , nazwa ciągu, float learningRate, float betaOne, float betaTwo, float epsilon) Tworzy optymalizator, który implementuje algorytm Adamax.

Metody publiczne

Strunowy

getOptimizerName () Uzyskaj nazwę optymalizatora.

Metody dziedziczone

Z klasy org.tensorflow.framework.optimizers.Optimizer

Op	ApplyGradients (List< GradAndVar <? rozszerza TType >> gradsAndVars, nazwa ciągu) Stosuje gradienty do zmiennych
<T rozszerza TType > Lista< GradAndVar <?>>	computeGradients (Utrata argumentu <?>) Oblicza gradienty na podstawie argumentu straty.
ciąg statyczny	createName ( Wyjście <? rozszerza TType > zmienna, String NazwaSlotu) Tworzy nazwę poprzez połączenie nazwy zmiennej i nazwy gniazda
abstrakcyjny ciąg	getOptimizerName () Uzyskaj nazwę optymalizatora.
<T rozszerza TType > Opcjonalne< Zmienna <T>>	getSlot ( Wyjście <T> var, String NazwaSlotu) Pobiera gniazdo skojarzone z określoną zmienną i nazwą gniazda.
ostatnie operacje	getTF () Pobiera instancję Optymalizatora
Op	minimalizuj (utrata argumentu <?>) Minimalizuje straty poprzez aktualizację zmiennych
Op	minimalizuj (Utrata argumentu <?>, nazwa ciągu) Minimalizuje straty poprzez aktualizację zmiennych

Z klasy java.lang.Object

wartość logiczna	równa się (Obiekt arg0)
ostatnia klasa<?>	pobierzKlasę ()
wew	hashCode ()
ostateczna pustka	powiadomić ()
ostateczna pustka	powiadom wszystkich ()
Strunowy	doString ()
ostateczna pustka	czekaj (długi arg0, int arg1)
ostateczna pustka	czekaj (długi arg0)
ostateczna pustka	Czekać ()

Stałe

publiczny statyczny końcowy float BETA_ONE_DEFAULT

Wartość stała: 0,9

publiczny statyczny końcowy float BETA_TWO_DEFAULT

Wartość stała: 0,999

publiczny statyczny końcowy float EPSILON_DEFAULT

Wartość stała: 1,0E-7

publiczny statyczny końcowy ciąg FIRST_MOMENT

Wartość stała: „m”

publiczny statyczny końcowy float LEARNING_RATE_DEFAULT

Wartość stała: 0,001

publiczny statyczny końcowy ciąg znaków SECOND_MOMENT

Wartość stała: „v”

Konstruktorzy publiczni

publiczny Adamax (wykres graficzny )

Tworzy optymalizator, który implementuje algorytm Adamax.

Parametry

wykres	wykres TensorFlow

publiczny Adamax (wykres graficzny , nazwa ciągu)

Tworzy optymalizator, który implementuje algorytm Adamax.

Parametry

wykres	wykres TensorFlow
nazwa	nazwa operacji tworzonych podczas stosowania gradientów. Domyślnie jest to „Adamax”.

publiczny Adamax (wykres graficzny , float learningRate)

Tworzy optymalizator, który implementuje algorytm Adamax.

Parametry

wykres	wykres TensorFlow
Szybkość uczenia się	Szybkość uczenia się.

publiczny Adamax (wykres wykresu , nazwa ciągu, współczynnik uczenia się typu float)

Tworzy optymalizator, który implementuje algorytm Adamax.

Parametry

wykres	wykres TensorFlow
nazwa	nazwa operacji tworzonych podczas stosowania gradientów. Domyślnie jest to „Adamax”.
Szybkość uczenia się	Szybkość uczenia się.

publiczny Adamax (wykres wykresu , float learningRate, float betaOne, float betaTwo, float epsilon)

Tworzy optymalizator, który implementuje algorytm Adamax.

Parametry

wykres	wykres TensorFlow
Szybkość uczenia się	Szybkość uczenia się.
betaOne	Wykładnicza szybkość zaniku dla szacunków pierwszego momentu.
betaTwo	Wykładniczy współczynnik zaniku wykładniczej normy nieskończoności.
epsilon	Mała stała zapewniająca stabilność numeryczną.

publiczny Adamax (wykres wykresu , nazwa ciągu, float learningRate, float betaOne, float betaTwo, float epsilon)

Tworzy optymalizator, który implementuje algorytm Adamax.

Parametry

wykres	wykres TensorFlow
nazwa	nazwa operacji tworzonych podczas stosowania gradientów. Domyślnie jest to „Adamax”.
Szybkość uczenia się	Szybkość uczenia się.
betaOne	Wykładnicza szybkość zaniku dla szacunków pierwszego momentu.
betaTwo	Wykładniczy współczynnik zaniku wykładniczej normy nieskończoności.
epsilon	Mała stała zapewniająca stabilność numeryczną.

Metody publiczne

public String getOptimizerName ()

Uzyskaj nazwę optymalizatora.

Zwroty

• Nazwa optymalizatora.