Adamax

lớp công khai Adamax

Trình tối ưu hóa thực hiện thuật toán Adamax.

Nó là một biến thể của Adam dựa trên chuẩn mực vô cực. Các thông số mặc định tuân theo những thông số được cung cấp trong bài báo. Adamax đôi khi vượt trội hơn Adam, đặc biệt trong các mô hình có phần nhúng.

Xem thêm

• Kingma và cộng sự, 2014

Hằng số

trôi nổi	BETA_ONE_DEFAULT
trôi nổi	BETA_TWO_DEFAULT
trôi nổi	EPSILON_DEFAULT
Sợi dây	KHOẢNH KHẮC ĐẦU TIÊN
trôi nổi	LEARNING_RATE_DEFAULT
Sợi dây	SECOND_MOMENT

Hằng số kế thừa

Từ lớp org.tensorflow.framework.optimizers.Optimizer

Sợi dây

BIẾN_V2

Nhà xây dựng công cộng

	Adamax ( Đồ thị đồ thị ) Tạo Trình tối ưu hóa triển khai thuật toán Adamax.
	Adamax (Biểu đồ đồ thị , Tên chuỗi) Tạo Trình tối ưu hóa triển khai thuật toán Adamax.
	Adamax (Biểu đồ đồ thị , float learningRate) Tạo Trình tối ưu hóa triển khai thuật toán Adamax.
	Adamax (Biểu đồ đồ thị , Tên chuỗi, float learningRate) Tạo Trình tối ưu hóa triển khai thuật toán Adamax.
	Adamax (Biểu đồ đồ thị , float learningRate, float betaOne, float betaTwo, float epsilon) Tạo Trình tối ưu hóa triển khai thuật toán Adamax.
	Adamax (Biểu đồ đồ thị , Tên chuỗi, float learningRate, float betaOne, float betaTwo, float epsilon) Tạo Trình tối ưu hóa triển khai thuật toán Adamax.

Phương pháp công khai

Sợi dây

getOptimizerName () Lấy tên của trình tối ưu hóa.

Phương pháp kế thừa

Từ lớp org.tensorflow.framework.optimizers.Optimizer

Ồ	applyGradients (Danh sách< GradAndVar <? mở rộng TType >> gradsAndVars, Tên chuỗi) Áp dụng độ dốc cho các biến
<T mở rộng TType > Danh sách< GradAndVar <?>>	tínhGradients ( Toán hạng <?> mất) Tính toán độ dốc dựa trên toán hạng mất mát.
chuỗi tĩnh	createName ( Đầu ra <? mở rộng biến TType >, Chuỗi slotName) Tạo tên bằng cách kết hợp tên biến và tên vị trí
chuỗi trừu tượng	getOptimizerName () Lấy tên của trình tối ưu hóa.
<T mở rộng TType > Tùy chọn< Biến <T>>	getSlot ( Đầu ra <T> var, Chuỗi slotName) Lấy vị trí được liên kết với biến và tên vị trí đã chỉ định.
hoạt động cuối cùng	getTF () Lấy phiên bản Ops của Trình tối ưu hóa
Ồ	giảm thiểu (tổn thất toán hạng <?>) Giảm thiểu tổn thất bằng cách cập nhật các biến
Ồ	giảm thiểu ( Mất toán hạng <?>, Tên chuỗi) Giảm thiểu tổn thất bằng cách cập nhật các biến

Từ lớp java.lang.Object

boolean	bằng (Đối tượng arg0)
Lớp cuối cùng<?>	getClass ()
int	Mã Băm ()
khoảng trống cuối cùng	thông báo ()
khoảng trống cuối cùng	thông báoTất cả ()
Sợi dây	toString ()
khoảng trống cuối cùng	chờ đã (arg0 dài, int arg1)
khoảng trống cuối cùng	chờ đã (arg0 dài)
khoảng trống cuối cùng	Chờ đợi ()

Hằng số

float cuối cùng tĩnh công khai BETA_ONE_DEFAULT

Giá trị không đổi: 0,9

float cuối cùng tĩnh công khai BETA_TWO_DEFAULT

Giá trị không đổi: 0,999

float cuối cùng tĩnh công khai EPSILON_DEFAULT

Giá trị không đổi: 1.0E-7

Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai FIRST_MOMENT

Giá trị không đổi: "m"

float cuối cùng tĩnh công khai LEARNING_RATE_DEFAULT

Giá trị không đổi: 0,001

Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai SECOND_MOMENT

Giá trị không đổi: "v"

Nhà xây dựng công cộng

Adamax công cộng ( Đồ thị đồ thị )

Tạo Trình tối ưu hóa triển khai thuật toán Adamax.

Thông số

đồ thị	đồ thị TensorFlow

public Adamax (Biểu đồ đồ thị , Tên chuỗi)

Tạo Trình tối ưu hóa triển khai thuật toán Adamax.

Thông số

đồ thị	đồ thị TensorFlow
tên	tên cho các hoạt động được tạo khi áp dụng độ dốc. Mặc định là "Adamax".

public Adamax (Biểu đồ đồ thị , float learningRate)

Tạo Trình tối ưu hóa triển khai thuật toán Adamax.

Thông số

đồ thị	đồ thị TensorFlow
tỷ lệ học	Tỷ lệ học tập.

public Adamax (Biểu đồ đồ thị , Tên chuỗi, float learningRate)

Tạo Trình tối ưu hóa triển khai thuật toán Adamax.

Thông số

đồ thị	đồ thị TensorFlow
tên	tên cho các hoạt động được tạo khi áp dụng độ dốc. Mặc định là "Adamax".
tỷ lệ học	Tỷ lệ học tập.

public Adamax (Biểu đồ đồ thị , float learningRate, float betaOne, float betaTwo, float epsilon)

Tạo Trình tối ưu hóa triển khai thuật toán Adamax.

Thông số

đồ thị	đồ thị TensorFlow
tỷ lệ học	Tỷ lệ học tập.
betaOne	Tốc độ phân rã theo cấp số nhân cho ước tính thời điểm đầu tiên.
betaHai	Tốc độ phân rã theo cấp số nhân đối với định mức vô cực có trọng số theo cấp số nhân.
epsilon	Một hằng số nhỏ cho sự ổn định về số.

public Adamax (Biểu đồ đồ thị , Tên chuỗi, float learningRate, float betaOne, float betaTwo, float epsilon)

Tạo Trình tối ưu hóa triển khai thuật toán Adamax.

Thông số

đồ thị	đồ thị TensorFlow
tên	tên cho các hoạt động được tạo khi áp dụng độ dốc. Mặc định là "Adamax".
tỷ lệ học	Tỷ lệ học tập.
betaOne	Tốc độ phân rã theo cấp số nhân cho ước tính thời điểm đầu tiên.
betaHai	Tốc độ phân rã theo cấp số nhân đối với định mức vô cực có trọng số theo cấp số nhân.
epsilon	Một hằng số nhỏ cho sự ổn định về số.

Phương pháp công khai

Chuỗi công khai getOptimizerName ()

Lấy tên của trình tối ưu hóa.

Trả lại

• Tên trình tối ưu hóa.