ResourceApplyAdaMax

الفئة النهائية العامة ResourceApplyAdaMax

قم بتحديث '*var' وفقًا لخوارزمية AdaMax.

m_t <- beta1 * m_{t-1} + (1 - beta1) * g v_t <- max(beta2 * v_{t-1}, abs(g)) متغير <- متغير - معدل التعلم / (1 - beta1^ ر) * m_t / (v_t + إبسيلون)

فئات متداخلة

فصل ResourceApplyAdaMax.Options السمات الاختيارية لـ ResourceApplyAdaMax

الثوابت

خيط OP_NAME اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي

الأساليب العامة

ثابت <T يمتد TType > ResourceApplyAdaMax
إنشاء (نطاق النطاق ، المعامل <?> var، المعامل <?> m، المعامل <?> v، المعامل <T> beta1Power، المعامل <T> lr، المعامل <T> beta1، المعامل <T> beta2، المعامل <T > إبسيلون، المعامل <T> غراد، خيارات... خيارات)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تلتف حول عملية ResourceApplyAdaMax جديدة.
ثابت ResourceApplyAdaMax.Options
useLocking (استخدام منطقي منطقي)

الطرق الموروثة

الثوابت

السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME

اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي

القيمة الثابتة: "ResourceApplyAdaMax"

الأساليب العامة

إنشاء ResourceApplyAdaMax ثابت عام (نطاق النطاق ، المعامل <?> var، المعامل <?> m، المعامل <?> v، المعامل <T> beta1Power، المعامل <T> lr، المعامل <T> beta1، المعامل <T> beta2، المعامل <T> إبسيلون، المعامل <T> غراد، خيارات... خيارات)

طريقة المصنع لإنشاء فئة تلتف حول عملية ResourceApplyAdaMax جديدة.

حدود
نِطَاق النطاق الحالي
فار يجب أن يكون من متغير ().
م يجب أن يكون من متغير ().
الخامس يجب أن يكون من متغير ().
beta1Power يجب أن يكون العددية.
lr عامل التحجيم. يجب أن يكون العددية.
بيتا1 عامل الزخم. يجب أن يكون العددية.
بيتا2 عامل الزخم. يجب أن يكون العددية.
إبسيلون مصطلح ريدج. يجب أن يكون العددية.
خريج التدرج.
خيارات يحمل قيم السمات الاختيارية
عائدات
  • مثيل جديد من ResourceApplyAdaMax

ResourceApplyAdaMax.Options العام الثابت useLocking (الاستخدام المنطقي)

حدود
useLocking إذا كان "صحيحًا"، فسيتم حماية تحديث الموترات var وm وv بواسطة قفل؛ وإلا فإن السلوك غير محدد، ولكنه قد يحمل قدرًا أقل من الخلاف.