공개 최종 클래스 ResourceApplyAdadelta
adadelta 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
accum = rho() * accum + (1 - rho()) * grad.square(); 업데이트 = (update_accum + 엡실론).sqrt() * (accum + 엡실론()).rsqrt() * grad; update_accum = rho() * update_accum + (1 - rho()) * update.square(); var -= 업데이트;
중첩 클래스
| 수업 | ResourceApplyAdadelta.Options | ResourceApplyAdadelta의 선택적 속성 | |
상수
| 끈 | OP_NAME | TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름 | 
공개 방법
| static <T는 TType을 확장합니다. > ResourceApplyAdadelta | |
| 정적 ResourceApplyAdadelta.Options |  useLocking (부울 useLocking)  | 
상속된 메서드
상수
공개 정적 최종 문자열 OP_NAME
TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름
 상수 값: "ResourceApplyAdadelta" 
공개 방법
public static ResourceApplyAdadelta create ( 범위 범위, 피연산자 <?> var, 피연산자 <?> accum, 피연산자 <?> accumUpdate, 피연산자 <T> lr, 피연산자 <T> rho, 피연산자 <T> 엡실론, 피연산자 <T> grad, 옵션... 옵션)
새로운 ResourceApplyAdadelta 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
| 범위 | 현재 범위 | 
|---|---|
| var | Variable()에서 가져와야 합니다. | 
| 축적 | Variable()에서 가져와야 합니다. | 
| 누적 업데이트 | Variable()에서 가져와야 합니다. | 
| 난 | 배율 인수. 스칼라여야 합니다. | 
| 로 | 부패 요인. 스칼라여야 합니다. | 
| 엡실론 | 상수 요소. 스칼라여야 합니다. | 
| 졸업생 | 그라데이션입니다. | 
| 옵션 | 선택적 속성 값을 전달합니다. | 
보고
- ResourceApplyAdadelta의 새 인스턴스
공개 정적 ResourceApplyAdadelta.Options useLocking (부울 useLocking)
매개변수
| 사용잠금 | True인 경우 var, accum 및 update_accum 텐서 업데이트는 잠금으로 보호됩니다. 그렇지 않으면 동작이 정의되지 않지만 경합이 덜 나타날 수 있습니다. | 
|---|