Nadam

공개 수업 나담

NAdam 알고리즘을 구현한 Nadam Optimizer입니다.

Adam이 본질적으로 추진력을 가진 RMSprop인 것처럼 Nadam은 Nesterov 추진력을 가진 Adam입니다.

또한보십시오

• 도자트, 2015

상수

뜨다	BETA_ONE_DEFAULT
뜨다	BETA_TWO_DEFAULT
뜨다	EPSILON_DEFAULT
끈	FIRST_MOMENT
뜨다	LEARNING_RATE_DEFAULT
끈	기세
끈	SECOND_MOMENT

상속된 상수

org.tensorflow.framework.optimizers.Optimizer 클래스에서

끈

VARIABLE_V2

공공 생성자

	나담 ( 그래프 그래프 ) 나담 옵티마이저 생성
	나담 ( 그래프 그래프, float learningRate) 나담 옵티마이저 생성
	나담 ( 그래프 그래프, float learningRate, float betaOne, float betaTwo, float epsilon) 나담 옵티마이저 생성
	나담 ( 그래프 그래프, 문자열 이름, float 학습률) 나담 옵티마이저 생성
	나담 ( 그래프 그래프, 문자열 이름, float learningRate, float betaOne, float betaTwo, float epsilon) 나담 옵티마이저 생성

공개 방법

끈	getOptimizerName () 최적화 프로그램의 이름을 가져옵니다.

상속된 메서드

org.tensorflow.framework.optimizers.Optimizer 클래스에서

작전	applyGradients (List< GradAndVar <? 확장 TType >> gradsAndVars, 문자열 이름) 변수에 그라데이션을 적용합니다.
<T는 TType을 확장합니다. > List< GradAndVar <?>>	ComputeGradients ( 피연산자 <?> 손실) 손실 피연산자를 기반으로 기울기를 계산합니다.
정적 문자열	createName ( 출력 <? 확장 TType > 변수, 문자열 슬롯 이름) 변수명과 슬롯명을 조합하여 이름을 생성합니다.
추상 문자열	getOptimizerName () 최적화 프로그램의 이름을 가져옵니다.
<T는 TType을 확장합니다. > 선택 사항< 변수 <T>>	getSlot ( 출력 <T> var, 문자열 슬롯 이름) 지정된 변수 및 슬롯 이름과 연관된 슬롯을 가져옵니다.
최종 작전	getTF () Optimizer의 Ops 인스턴스를 가져옵니다.
작전	최소화 ( 피연산자 <?> 손실) 변수를 업데이트하여 손실을 최소화합니다.
작전	최소화 ( 피연산자 <?> 손실, 문자열 이름) 변수를 업데이트하여 손실을 최소화합니다.

java.lang.Object 클래스에서

부울	같음 (개체 arg0)
마지막 수업<?>	getClass ()
정수	해시 코드 ()
최종 무효	알림 ()
최종 무효	통지모두 ()
끈	toString ()
최종 무효	대기 (long arg0, int arg1)
최종 무효	기다리세요 (긴 arg0)
최종 무효	기다리다 ()

상수

공개 정적 최종 부동 소수점 BETA_ONE_DEFAULT

상수값: 0.9

공개 정적 최종 부동 소수점 BETA_TWO_DEFAULT

상수값: 0.999

공개 정적 최종 부동 EPSILON_DEFAULT

상수값: 1.0E-8

공개 정적 최종 문자열 FIRST_MOMENT

상수값: "m"

공개 정적 최종 부동 소수점 LEARNING_RATE_DEFAULT

상수값: 0.001

공개 정적 최종 문자열 MOMENTUM

상수 값: "운동량"

공개 정적 최종 문자열 SECOND_MOMENT

상수 값: "v"

공공 생성자

공개 나담 ( 그래프 그래프 )

나담 옵티마이저 생성

매개변수

그래프	TensorFlow 그래프

공개 나담 ( 그래프 그래프, float learningRate)

나담 옵티마이저 생성

매개변수

그래프	TensorFlow 그래프
학습률	학습률, 기본값은 0.001

공개 나담 ( 그래프 그래프 , float learningRate, float betaOne, float betaTwo, float epsilon)

나담 옵티마이저 생성

매개변수

그래프	TensorFlow 그래프
학습률	학습률, 기본값은 0.001
베타원	첫 번째 순간 추정치에 대한 지수적 감쇠율입니다. 기본값은 0.9입니다.
베타2	지수 가중 무한대 노름에 대한 지수 감쇠율입니다. 기본값은 0.999입니다.
엡실론	수치적 안정성을 위한 작은 상수입니다. 기본값은 1e-8입니다.

public Nadam ( 그래프 그래프, 문자열 이름, float learningRate)

나담 옵티마이저 생성

매개변수

그래프	TensorFlow 그래프
이름	이 옵티마이저의 이름, 기본값은 "Nadam"입니다.
학습률	학습률, 기본값은 0.001

공개 나담 ( 그래프 그래프, 문자열 이름, float learningRate, float betaOne, float betaTwo, float epsilon)

나담 옵티마이저 생성

매개변수

그래프	TensorFlow 그래프
이름	이 옵티마이저의 이름, 기본값은 "Nadam"입니다.
학습률	학습률, 기본값은 0.001
베타원	첫 번째 순간 추정치에 대한 지수적 감쇠율입니다. 기본값은 0.9입니다.
베타2	지수 가중 무한대 노름에 대한 지수 감쇠율입니다. 기본값은 0.999입니다.
엡실론	수치적 안정성을 위한 작은 상수입니다. 기본값은 1e-8입니다.

공개 방법

공개 문자열 getOptimizerName ()

최적화 프로그램의 이름을 가져옵니다.

보고

• 최적화 프로그램 이름입니다.