Nadam

classe pubblica Nadam

Nadam Optimizer che implementa l'algoritmo NAdam.

Proprio come Adam è essenzialmente RMSprop con slancio, Nadam è Adam con slancio Nesterov.

Guarda anche

• Dozat, 2015

Costanti

galleggiante	BETA_ONE_DEFAULT
galleggiante	BETA_TWO_DEFAULT
galleggiante	EPSILON_DEFAULT
Corda	PRIMO_MOMENTO
galleggiante	LEARNING_RATE_DEFAULT
Corda	QUANTITÀ DI MOTO
Corda	SECONDO_MOMENTO

Costanti ereditate

Dalla classe org.tensorflow.framework.optimizers.Optimizer

Corda

VARIABILE_V2

Costruttori pubblici

	Nadam (grafico grafico ) Crea un ottimizzatore Nadam
	Nadam (grafico grafico , tasso di apprendimento float) Crea un ottimizzatore Nadam
	Nadam (grafico grafico , float learningRate, float betaOne, float betaTwo, float epsilon) Crea un ottimizzatore Nadam
	Nadam (grafico grafico , nome stringa, tasso di apprendimento float) Crea un ottimizzatore Nadam
	Nadam (grafico grafico , nome stringa, float learningRate, float betaOne, float betaTwo, float epsilon) Crea un ottimizzatore Nadam

Metodi pubblici

Corda

getOptimizerName () Ottieni il nome dell'ottimizzatore.

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 BETA_ONE_DEFAULT

Valore costante: 0,9

float finale statico pubblico BETA_TWO_DEFAULT

Valore costante: 0,999

float finale statico pubblico EPSILON_DEFAULT

Valore costante: 1.0E-8

Stringa finale statica pubblica FIRST_MOMENT

Valore costante: "m"

float finale statico pubblico LEARNING_RATE_DEFAULT

Valore costante: 0,001

stringa finale statica pubblica MOMENTUM

Valore costante: "slancio"

Stringa finale statica pubblica SECOND_MOMENT

Valore costante: "v"

Costruttori pubblici

pubblico Nadam (grafico grafico )

Crea un ottimizzatore Nadam

Parametri

grafico	il grafico TensorFlow

public Nadam (grafico grafico , tasso di apprendimento float)

Crea un ottimizzatore Nadam

Parametri

grafico	il grafico TensorFlow
tasso di apprendimento	il tasso di apprendimento, per impostazione predefinita, è 0,001

public Nadam (grafico grafico , float learningRate, float betaOne, float betaTwo, float epsilon)

Crea un ottimizzatore Nadam

Parametri

grafico	il grafico TensorFlow
tasso di apprendimento	il tasso di apprendimento, per impostazione predefinita, è 0,001
betaOne	Il tasso di decadimento esponenziale per le stime del primo momento. L'impostazione predefinita è 0,9.
betaDue	Il tasso di decadimento esponenziale per la norma dell'infinito ponderata in modo esponenziale. L'impostazione predefinita è 0,999.
epsilon	Una piccola costante per la stabilità numerica. L'impostazione predefinita è 1e-8.

public Nadam (grafico grafico , nome stringa, tasso di apprendimento float)

Crea un ottimizzatore Nadam

Parametri

grafico	il grafico TensorFlow
nome	il nome di questo ottimizzatore è predefinito "Nadam"
tasso di apprendimento	il tasso di apprendimento, per impostazione predefinita, è 0,001

public Nadam (grafico grafico , nome stringa, float learningRate, float betaOne, float betaTwo, float epsilon)

Crea un ottimizzatore Nadam

Parametri

grafico	il grafico TensorFlow
nome	il nome di questo ottimizzatore è predefinito "Nadam"
tasso di apprendimento	il tasso di apprendimento, per impostazione predefinita, è 0,001
betaOne	Il tasso di decadimento esponenziale per le stime del primo momento. L'impostazione predefinita è 0,9.
betaDue	Il tasso di decadimento esponenziale per la norma dell'infinito ponderata in modo esponenziale. L'impostazione predefinita è 0,999.
epsilon	Una piccola costante per la stabilità numerica. L'impostazione predefinita è 1e-8.

Metodi pubblici

public String getOptimizerName ()

Ottieni il nome dell'ottimizzatore.

ritorna

• Il nome dell'ottimizzatore.