GradientDescent

classe pubblica GradientDescent

Ottimizzatore di discesa del gradiente stocastico di base. GradientDescent aggiorna il peso corrente utilizzando il gradiente corrente ?L/?w moltiplicato per la velocità di apprendimento.

Costanti

galleggiante

LEARNING_RATE_DEFAULT

Costanti ereditate

Dalla classe org.tensorflow.framework.optimizers.Optimizer

Corda

VARIABILE_V2

Costruttori pubblici

	GradientDescent (grafico grafico ) Crea un ottimizzatore GradientDescent
	GradientDescent (grafico grafico , tasso di apprendimento float) Crea un ottimizzatore GradientDescent
	GradientDescent (grafico grafico , nome stringa, tasso di apprendimento float) Crea un ottimizzatore GradientDescent

Metodi pubblici

Corda	getOptimizerName () Ottieni il nome dell'ottimizzatore.
Corda	accordare ()

Metodi ereditati

Dalla classe org.tensorflow.framework.optimizers.Optimizer

Operazione	applyGradients (List< GradAndVar <? extends TType >> gradsAndVars, nome stringa) Applica gradienti alle variabili
<T estende TType > List< GradAndVar <?>>	computeGradients ( operando <?> perdita) Calcola i gradienti in base a un operando di perdita.
stringa statica	createName ( Output <? estende TType > variabile, String slotName) Crea un nome combinando un nome di variabile e un nome di slot
stringa astratta	getOptimizerName () Ottieni il nome dell'ottimizzatore.
<T estende TType > Opzionale< Variabile <T>>	getSlot ( Output <T> var, String slotName) Ottiene lo slot associato alla variabile e al nome dello slot specificati.
operazioni finali	ottieni TF () Ottiene l'istanza Ops dell'ottimizzatore
Operazione	minimizzare ( operando <?> perdita) Minimizza la perdita aggiornando le variabili
Operazione	minimizzare ( operando <?> perdita, nome stringa) Minimizza la perdita aggiornando le variabili

Dalla classe java.lang.Object

booleano	è uguale a (Oggetto arg0)
Classe finale<?>	getClass ()
int	codice hash ()
vuoto finale	notificare ()
vuoto finale	notificaTutti ()
Corda	accordare ()
vuoto finale	attendere (lungo arg0, int arg1)
vuoto finale	aspetta (lungo arg0)
vuoto finale	Aspettare ()

Costanti

float finale statico pubblico LEARNING_RATE_DEFAULT

Valore costante: 0,01

Costruttori pubblici

public GradientDescent (grafico grafico )

Crea un ottimizzatore GradientDescent

Parametri

grafico	il grafico TensorFlow

public GradientDescent (grafico grafico , tasso di apprendimento float)

Crea un ottimizzatore GradientDescent

Parametri

grafico	il grafico TensorFlow
tasso di apprendimento	il tasso di apprendimento, per impostazione predefinita, è 0,01

public GradientDescent (grafico grafico , nome stringa, float learningRate)

Crea un ottimizzatore GradientDescent

Parametri

grafico	il grafico TensorFlow
nome	il nome di questo ottimizzatore, l'impostazione predefinita è "GradientDescent"
tasso di apprendimento	il tasso di apprendimento, per impostazione predefinita, è 0,01

Metodi pubblici

public String getOptimizerName ()

Ottieni il nome dell'ottimizzatore.

ritorna

• Il nome dell'ottimizzatore.

stringa pubblica toString ()