'*var'ı Adam algoritmasına göre güncelleyin.
$$lr_t := \text{learning\_rate} * \sqrt{1 - beta_2^t} / (1 - beta_1^t)$$$$m_t := beta_1 * m_{t-1} + (1 - beta_1) * g$$$$v_t := beta_2 * v_{t-1} + (1 - beta_2) * g * g$$$$variable := variable - lr_t * m_t / (\sqrt{v_t} + \epsilon)$$
İç İçe Sınıflar
sınıf | ApplyAdam.Options | ApplyAdam için isteğe bağlı özellikler |
Sabitler
Sicim | OP_NAME | Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı |
Genel Yöntemler
Çıkış <T> | Çıkış olarak () Tensörün sembolik tutamacını döndürür. |
static <T, TType'ı genişletir > ApplyAdam <T> | create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> var, İşlenen <T> m, İşlenen <T> v, İşlenen <T> beta1Güç, İşlenen <T> beta2Güç, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> beta1, İşlenen <T > beta2, İşlenen <T> epsilon, İşlenen <T> grad, Seçenekler... seçenekler) Yeni bir ApplyAdam işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi. |
Çıkış <T> | dışarı () "Var" ile aynı. |
statik ApplyAdam.Options | useLocking (Boolean useLocking) |
statik ApplyAdam.Options | useNesterov (Boolean useNesterov) |
Kalıtsal Yöntemler
Sabitler
genel statik son Dize OP_NAME
Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı
Genel Yöntemler
genel Çıkış <T> asOutput ()
Tensörün sembolik tutamacını döndürür.
TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.
public static ApplyAdam <T> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> var, İşlenen <T> m, İşlenen <T> v, İşlenen <T> beta1Power, İşlenen <T> beta2Power, İşlenen <T> lr, İşlenen <T > beta1, İşlenen <T> beta2, İşlenen <T> epsilon, İşlenen <T> grad, Seçenekler... seçenekler)
Yeni bir ApplyAdam işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Parametreler
kapsam | mevcut kapsam |
---|---|
var | Bir Variable()'dan olmalıdır. |
M | Bir Variable()'dan olmalıdır. |
v | Bir Variable()'dan olmalıdır. |
beta1Güç | Bir skaler olmalı. |
beta2Power | Bir skaler olmalı. |
IR | Ölçekleme faktörü. Bir skaler olmalı. |
beta1 | Momentum faktörü. Bir skaler olmalı. |
beta2 | Momentum faktörü. Bir skaler olmalı. |
epsilon | Ridge terimi. Bir skaler olmalı. |
mezun | Gradyan. |
seçenekler | isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır |
İadeler
- ApplyAdam'ın yeni bir örneği
public static ApplyAdam.Options useLocking (Boolean useLocking)
Parametreler
KullanımKilitleme | 'Doğru' ise var, m ve v tensörlerinin güncellenmesi bir kilitle korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır ancak daha az çekişme sergileyebilir. |
---|
public static ApplyAdam.Options useNesterov (Boolean useNesterov)
Parametreler
Nesterov'u kullan | 'Doğru' ise nesterov güncellemesini kullanır. |
---|