GradientDescent

GradientDescent ชั้นเรียนสาธารณะ

เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพการไล่ระดับสี Stochastic ขั้นพื้นฐาน GradientDescent อัปเดตน้ำหนักปัจจุบันโดยใช้การไล่ระดับสีปัจจุบัน ?L/?w คูณด้วยอัตราการเรียนรู้

ค่าคงที่

ลอย

LEARNING_RATE_DEFAULT

ค่าคงที่ที่สืบทอดมา

จากคลาส org.tensorflow.framework.optimizers.Optimizer

สตริง

ตัวแปร_V2

คอนสตรัคชั่นสาธารณะ

	ไล่โทนสีDescent ( กราฟ กราฟ) สร้างเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ GradientDescent
	GradientDescent (กราฟ กราฟ , อัตราการเรียนรู้แบบลอยตัว) สร้างเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ GradientDescent
	GradientDescent ( กราฟ กราฟ ชื่อสตริง อัตราการเรียนรู้แบบลอยตัว) สร้างเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ GradientDescent

วิธีการสาธารณะ

สตริง	getOptimizerName () รับชื่อของเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ
สตริง	toString ()

วิธีการสืบทอด

จากคลาส org.tensorflow.framework.optimizers.Optimizer

ปฏิบัติการ	ApplyGradients (รายการ < GradAndVar <? ขยาย TType >> gradsAndVars ชื่อสตริง) ใช้การไล่ระดับสีกับตัวแปร
<T ขยาย TType > รายการ < GradAndVar <?>>	computeGradients ( ตัวดำเนินการ <?> สูญเสีย) คำนวณการไล่ระดับสีตามตัวถูกดำเนินการที่สูญเสีย
สตริงแบบคงที่	createName ( เอาต์พุต <? ขยาย TType > ตัวแปร, String slotName) สร้างชื่อโดยรวมชื่อตัวแปรและชื่อสล็อต
สตริงที่เป็นนามธรรม	getOptimizerName () รับชื่อของเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ
<T ขยาย TType > ตัวเลือก < ตัวแปร <T>>	getSlot ( เอาต์พุต <T> var, String slotName) รับช่องที่เกี่ยวข้องกับตัวแปรและชื่อช่องที่ระบุ
ปฏิบัติการสุดท้าย	getTF () รับอินสแตนซ์ Ops ของ Optimizer
ปฏิบัติการ	ย่อเล็กสุด ( ตัวดำเนินการ <?> การสูญเสีย) ลดการสูญเสียให้เหลือน้อยที่สุดด้วยการอัพเดตตัวแปร
ปฏิบัติการ	ย่อเล็กสุด ( ตัวดำเนินการ <?> การสูญเสีย ชื่อสตริง) ลดการสูญเสียให้เหลือน้อยที่สุดด้วยการอัพเดตตัวแปร

จากคลาส java.lang.Object

บูลีน	เท่ากับ (วัตถุ arg0)
คลาสสุดท้าย<?>	รับคลาส ()
ภายใน	แฮชโค้ด ()
โมฆะสุดท้าย	แจ้ง ()
โมฆะสุดท้าย	แจ้งทั้งหมด ()
สตริง	toString ()
โมฆะสุดท้าย	รอสักครู่ (ยาว arg0, int arg1)
โมฆะสุดท้าย	รอ (ยาว arg0)
โมฆะสุดท้าย	รอ ()

ค่าคงที่

โฟลตสุดท้ายแบบคงที่สาธารณะ LEARNING_RATE_DEFAULT

ค่าคงที่: 0.01

คอนสตรัคชั่นสาธารณะ

GradientDescent สาธารณะ ( กราฟ กราฟ)

สร้างเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ GradientDescent

พารามิเตอร์

กราฟ	กราฟ TensorFlow

GradientDescent สาธารณะ ( กราฟ กราฟ อัตราการเรียนรู้แบบลอยตัว)

สร้างเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ GradientDescent

พารามิเตอร์

กราฟ	กราฟ TensorFlow
อัตราการเรียนรู้	อัตราการเรียนรู้เริ่มต้นที่ 0.01

GradientDescent สาธารณะ (กราฟ กราฟ ชื่อสตริง อัตราการเรียนรู้แบบลอยตัว)

สร้างเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ GradientDescent

พารามิเตอร์

กราฟ	กราฟ TensorFlow
ชื่อ	ชื่อของเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพนี้ ค่าเริ่มต้นคือ "GradientDescent"
อัตราการเรียนรู้	อัตราการเรียนรู้เริ่มต้นที่ 0.01

วิธีการสาธารณะ

สตริงสาธารณะ getOptimizerName ()

รับชื่อของเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ

การส่งคืน

• ชื่อเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ

สตริงสาธารณะ toString ()