Nadam

kelas umum Nadam

Nadam Optimizer yang mengimplementasikan algoritma NAdam.

Sama seperti Adam pada dasarnya adalah RMSprop dengan momentum, Nadam adalah Adam dengan momentum Nesterov.

Lihat juga

• Dozat, 2015

Konstanta

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

Konstanta yang Diwarisi

Dari kelas org.tensorflow.framework.optimizers.Optimizer

Rangkaian

VARIABEL_V2

Konstruktor Publik

	Nadam ( Grafik grafik) Membuat Pengoptimal Nadam
	Nadam (Grafik grafik , kecepatan pembelajaran mengambang) Membuat Pengoptimal Nadam
	Nadam ( Grafik grafik, float learningRate, float betaOne, float betaTwo, float epsilon) Membuat Pengoptimal Nadam
	Nadam ( Grafik grafik, Nama string, Kecepatan pembelajaran mengambang) Membuat Pengoptimal Nadam
	Nadam (Grafik grafik , Nama string, kecepatan pembelajaran float, float betaOne, float betaTwo, float epsilon) Membuat Pengoptimal Nadam

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-8

String akhir statis publik FIRST_MOMENT

Nilai Konstan: "m"

float akhir statis publik LEARNING_RATE_DEFAULT

Nilai Konstan: 0,001

MOMENTUM String akhir statis publik

Nilai Konstan: "momentum"

String akhir statis publik SECOND_MOMENT

Nilai Konstan: "v"

Konstruktor Publik

Nadam publik ( Grafik grafik)

Membuat Pengoptimal Nadam

Parameter

grafik	grafik TensorFlow

Nadam publik (Grafik grafik , tingkat pembelajaran mengambang)

Membuat Pengoptimal Nadam

Parameter

grafik	grafik TensorFlow
Tingkat pembelajaran	kecepatan pembelajaran, defaultnya adalah 0,001

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

Membuat Pengoptimal Nadam

Parameter

grafik	grafik TensorFlow
Tingkat pembelajaran	kecepatan pembelajaran, defaultnya adalah 0,001
betaSatu	Tingkat peluruhan eksponensial untuk perkiraan momen pertama. Standarnya adalah 0,9.
betaDua	Laju peluruhan eksponensial untuk norma tak terhingga berbobot eksponensial. Standarnya adalah 0,999.
epsilon	Konstanta kecil untuk stabilitas numerik. Standarnya adalah 1e-8.

Nadam publik ( Grafik grafik, Nama string, Kecepatan pembelajaran mengambang)

Membuat Pengoptimal Nadam

Parameter

grafik	grafik TensorFlow
nama	nama untuk Pengoptimal ini, defaultnya adalah "Nadam"
Tingkat pembelajaran	kecepatan pembelajaran, defaultnya adalah 0,001

Nadam publik ( Grafik grafik, Nama string, kecepatan pembelajaran float, float betaOne, float betaTwo, float epsilon)

Membuat Pengoptimal Nadam

Parameter

grafik	grafik TensorFlow
nama	nama untuk Pengoptimal ini, defaultnya adalah "Nadam"
Tingkat pembelajaran	kecepatan pembelajaran, defaultnya adalah 0,001
betaSatu	Tingkat peluruhan eksponensial untuk perkiraan momen pertama. Standarnya adalah 0,9.
betaDua	Laju peluruhan eksponensial untuk norma tak terhingga berbobot eksponensial. Standarnya adalah 0,999.
epsilon	Konstanta kecil untuk stabilitas numerik. Standarnya adalah 1e-8.

Metode Publik

String publik getOptimizerName ()

Dapatkan Nama pengoptimal.

Kembali

• Nama pengoptimal.