Nadam

klasa publiczna Nadam

Nadam Optimizer, który implementuje algorytm NAdam.

Podobnie jak Adam jest zasadniczo RMSpropem z pędem, Nadam jest Adamem z pędem Niestierowa.

Zobacz też

Stałe

platforma BETA_ONE_DEFAULT
platforma BETA_TWO_DEFAULT
platforma EPSILON_DEFAULT
Strunowy FIRST_MOMENT
platforma LEARNING_RATE_DEFAULT
Strunowy PĘD
Strunowy SECOND_MOMENT

Dziedziczone stałe

org.tensorflow.framework.optimizers.Optimizer
Strunowy ZMIENNA_V2

Konstruktorzy publiczni

Nadam (wykres graficzny )
Tworzy Optymalizator Nadam
Nadam (wykres graficzny , współczynnik uczenia się typu float)
Tworzy Optymalizator Nadam
Nadam (wykres wykresu , float learningRate, float betaOne, float betaTwo, float epsilon)
Tworzy Optymalizator Nadam
Nadam (wykres wykresu , nazwa ciągu, współczynnik uczenia się typu float)
Tworzy Optymalizator Nadam
Nadam (wykres wykresu , nazwa ciągu, float learningRate, float betaOne, float betaTwo, float epsilon)
Tworzy Optymalizator Nadam

Metody publiczne

Strunowy
getOptimizerName ()
Uzyskaj nazwę optymalizatora.

Metody dziedziczone

org.tensorflow.framework.optimizers.Optimizer
Op
ApplyGradients (List< GradAndVar <? rozszerza TType >> gradsAndVars, nazwa ciągu)
Stosuje gradienty do zmiennych
<T rozszerza TType > Lista< GradAndVar <?>>
computeGradients (Utrata argumentu <?>)
Oblicza gradienty na podstawie argumentu straty.
ciąg statyczny
createName ( Wyjście <? rozszerza TType > zmienna, String NazwaSlotu)
Tworzy nazwę poprzez połączenie nazwy zmiennej i nazwy gniazda
abstrakcyjny ciąg
getOptimizerName ()
Uzyskaj nazwę optymalizatora.
<T rozszerza TType > Opcjonalne< Zmienna <T>>
getSlot ( Wyjście <T> var, String NazwaSlotu)
Pobiera gniazdo skojarzone z określoną zmienną i nazwą gniazda.
ostatnie operacje
getTF ()
Pobiera instancję Optymalizatora
Op
minimalizuj (utrata argumentu <?>)
Minimalizuje straty poprzez aktualizację zmiennych
Op
minimalizuj (Utrata argumentu <?>, nazwa ciągu)
Minimalizuje straty poprzez aktualizację zmiennych
wartość logiczna
równa się (Obiekt arg0)
ostatnia klasa<?>
pobierzKlasę ()
wew
hashCode ()
ostateczna pustka
powiadomić ()
ostateczna pustka
powiadom wszystkich ()
Strunowy
doString ()
ostateczna pustka
czekaj (długi arg0, int arg1)
ostateczna pustka
czekaj (długi arg0)
ostateczna pustka
Czekać ()

Stałe

publiczny statyczny końcowy float BETA_ONE_DEFAULT

Wartość stała: 0,9

publiczny statyczny końcowy float BETA_TWO_DEFAULT

Wartość stała: 0,999

publiczny statyczny końcowy float EPSILON_DEFAULT

Wartość stała: 1,0E-8

publiczny statyczny końcowy ciąg FIRST_MOMENT

Wartość stała: „m”

publiczny statyczny końcowy float LEARNING_RATE_DEFAULT

Wartość stała: 0,001

publiczny statyczny końcowy ciąg MOMENTUM

Wartość stała: „pęd”

publiczny statyczny końcowy ciąg znaków SECOND_MOMENT

Wartość stała: „v”

Konstruktorzy publiczni

publiczny Nadam (wykres graficzny )

Tworzy Optymalizator Nadam

Parametry
wykres wykres TensorFlow

public Nadam (wykres wykresu , float learningRate)

Tworzy Optymalizator Nadam

Parametry
wykres wykres TensorFlow
Szybkość uczenia się szybkość uczenia się, domyślnie wynosi 0,001

publiczny Nadam (wykres wykresu , float learningRate, float betaOne, float betaTwo, float epsilon)

Tworzy Optymalizator Nadam

Parametry
wykres wykres TensorFlow
Szybkość uczenia się szybkość uczenia się, domyślnie wynosi 0,001
betaOne Wykładnicza szybkość zaniku dla szacunków pierwszego momentu. Wartość domyślna to 0,9.
betaTwo Wykładniczy współczynnik zaniku wykładniczej normy nieskończoności. Wartość domyślna to 0,999.
epsilon Mała stała zapewniająca stabilność numeryczną. Wartość domyślna to 1e-8.

publiczny Nadam (wykres wykresu , nazwa ciągu, współczynnik uczenia się typu float)

Tworzy Optymalizator Nadam

Parametry
wykres wykres TensorFlow
nazwa nazwa tego Optymalizatora, domyślnie „Nadam”
Szybkość uczenia się szybkość uczenia się, domyślnie wynosi 0,001

public Nadam (wykres wykresu , nazwa ciągu, float learningRate, float betaOne, float betaTwo, float epsilon)

Tworzy Optymalizator Nadam

Parametry
wykres wykres TensorFlow
nazwa nazwa tego Optymalizatora, domyślnie „Nadam”
Szybkość uczenia się szybkość uczenia się, domyślnie wynosi 0,001
betaOne Wykładnicza szybkość zaniku dla szacunków pierwszego momentu. Wartość domyślna to 0,9.
betaTwo Wykładniczy współczynnik zaniku wykładniczej normy nieskończoności. Wartość domyślna to 0,999.
epsilon Mała stała zapewniająca stabilność numeryczną. Wartość domyślna to 1e-8.

Metody publiczne

public String getOptimizerName ()

Uzyskaj nazwę optymalizatora.

Zwroty
  • Nazwa optymalizatora.