Nadam

นาดัม ชนชั้นสาธารณะ

Nadam Optimizer ที่ใช้อัลกอริทึม NAdam

เช่นเดียวกับที่ Adam มี RMSprop ที่มีโมเมนตัม Nadam ก็คือ Adam ที่มีโมเมนตัม Nesterov

ดูสิ่งนี้ด้วย

ค่าคงที่

ลอย BETA_ONE_DEFAULT
ลอย BETA_TWO_DEFAULT
ลอย EPSILON_DEFAULT
สตริง FIRST_MOMENT
ลอย LEARNING_RATE_DEFAULT
สตริง โมเมนตัม
สตริง SECOND_MOMENT

ค่าคงที่ที่สืบทอดมา

org.tensorflow.framework.optimizers.Optimizer
สตริง ตัวแปร_V2

คอนสตรัคชั่นสาธารณะ

นาดัม ( กราฟ กราฟ)
สร้าง Nadam Optimizer
นาดาม ( กราฟ กราฟ, อัตราการเรียนรู้แบบลอยตัว)
สร้าง Nadam Optimizer
นาดาม ( กราฟ กราฟ, อัตราการเรียนรู้แบบลอยตัว, โฟลตเบต้าวัน, โฟลตเบต้าทู, โฟลตเอปไซลอน)
สร้าง Nadam Optimizer
นาดาม ( กราฟ กราฟ ชื่อสตริง อัตราการเรียนรู้แบบลอยตัว)
สร้าง Nadam Optimizer
นาดัม ( กราฟ กราฟ, ชื่อสตริง, อัตราการเรียนรู้แบบลอย, โฟลตเบต้าวัน, โฟลตเบต้าทู, โฟลตเอปไซลอน)
สร้าง Nadam Optimizer

วิธีการสาธารณะ

สตริง
getOptimizerName ()
รับชื่อของเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ

วิธีการสืบทอด

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
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 BETA_ONE_DEFAULT

ค่าคงที่: 0.9

โฟลตสุดท้ายคงสาธารณะ BETA_TWO_DEFAULT

ค่าคงที่: 0.999

โฟลตสุดท้ายแบบคงที่สาธารณะ EPSILON_DEFAULT

ค่าคงที่: 1.0E-8

สตริงสุดท้ายแบบคงที่สาธารณะ FIRST_MOMENT

ค่าคงที่: "m"

โฟลตสุดท้ายแบบคงที่สาธารณะ LEARNING_RATE_DEFAULT

ค่าคงที่: 0.001

โมเมนตัม สตริงสุดท้ายแบบคงที่สาธารณะ

ค่าคงที่: "โมเมนตัม"

สตริงสุดท้ายแบบคงที่สาธารณะ SECOND_MOMENT

ค่าคงที่: "v"

คอนสตรัคชั่นสาธารณะ

นาดาม สาธารณะ ( กราฟ กราฟ)

สร้าง Nadam Optimizer

พารามิเตอร์
กราฟ กราฟ TensorFlow

นาดาม สาธารณะ ( กราฟ กราฟ, อัตราการเรียนรู้แบบลอยตัว)

สร้าง Nadam Optimizer

พารามิเตอร์
กราฟ กราฟ TensorFlow
อัตราการเรียนรู้ อัตราการเรียนรู้เริ่มต้นที่ 0.001

นาดาม สาธารณะ ( กราฟ กราฟ, อัตราการเรียนรู้แบบลอย, โฟลต betaOne, โฟลต betaTwo, โฟลตเอปไซลอน)

สร้าง Nadam Optimizer

พารามิเตอร์
กราฟ กราฟ TensorFlow
อัตราการเรียนรู้ อัตราการเรียนรู้เริ่มต้นที่ 0.001
เบต้าหนึ่ง อัตราการสลายตัวแบบเอกซ์โปเนนเชียลสำหรับการประมาณช่วงเวลาที่ 1 ค่าเริ่มต้นคือ 0.9
เบต้าทู อัตราการสลายตัวแบบเอ็กซ์โพเนนเชียลสำหรับบรรทัดฐานอนันต์แบบถ่วงน้ำหนักแบบเอกซ์โปเนนเชียล ค่าเริ่มต้นคือ 0.999
เอปไซลอน ค่าคงที่เล็กน้อยเพื่อความเสถียรของตัวเลข ค่าเริ่มต้นคือ 1e-8

Nadam สาธารณะ ( กราฟ กราฟ, ชื่อสตริง, อัตราการเรียนรู้แบบลอยตัว)

สร้าง Nadam Optimizer

พารามิเตอร์
กราฟ กราฟ TensorFlow
ชื่อ ชื่อของเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพนี้ มีค่าเริ่มต้นเป็น "นาดาม"
อัตราการเรียนรู้ อัตราการเรียนรู้เริ่มต้นที่ 0.001

Nadam สาธารณะ ( กราฟกราฟ , ชื่อสตริง, อัตราการเรียนรู้แบบลอย, float betaOne, float betaTwo, float epsilon)

สร้าง Nadam Optimizer

พารามิเตอร์
กราฟ กราฟ TensorFlow
ชื่อ ชื่อของเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพนี้ มีค่าเริ่มต้นเป็น "นาดาม"
อัตราการเรียนรู้ อัตราการเรียนรู้เริ่มต้นที่ 0.001
เบต้าหนึ่ง อัตราการสลายตัวแบบเอกซ์โปเนนเชียลสำหรับการประมาณช่วงเวลาที่ 1 ค่าเริ่มต้นคือ 0.9
เบต้าทู อัตราการสลายตัวแบบเอ็กซ์โพเนนเชียลสำหรับบรรทัดฐานอนันต์แบบถ่วงน้ำหนักแบบเอกซ์โปเนนเชียล ค่าเริ่มต้นคือ 0.999
เอปไซลอน ค่าคงที่เล็กน้อยเพื่อความเสถียรของตัวเลข ค่าเริ่มต้นคือ 1e-8

วิธีการสาธารณะ

สตริงสาธารณะ getOptimizerName ()

รับชื่อของเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ

การส่งคืน
  • ชื่อเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ