ResourceApplyAdam

パブリック最終クラス

Adam アルゴリズムに従って「*var」を更新します。

$$\text{lr}_t := \mathrm{learning_rate} * \sqrt{1 - \beta_2^t} / (1 - \beta_1^t)$$$$m_t := \beta_1 * m_{t-1} + (1 - \beta_1) * g$$$$v_t := \beta_2 * v_{t-1} + (1 - \beta_2) * g * g$$$$\text{variable} := \text{variable} - \text{lr}_t * m_t / (\sqrt{v_t} + \epsilon)$$

ネストされたクラス

クラスリソースApplyAdam.Options ResourceApplyAdamのオプションの属性

定数

弦OP_NAME TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

パブリックメソッド

static <T extends TType > ResourceApplyAdam
create (スコープscope,オペランド<?> var,オペランド<?> m,オペランド<?> v,オペランド<T> beta1Power,オペランド<T> beta2Power,オペランド<T> lr,オペランド<T> beta1,オペランド<T > beta2、オペランド<T> イプシロン、オペランド<T> grad、オプション...オプション)
新しい ResourceApplyAdam オペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
静的ResourceApplyAdam.Options
useLocking (ブール型 useLocking)
静的ResourceApplyAdam.Options
useNesterov (ブール型 useNesterov)

継承されたメソッド

定数

パブリック静的最終文字列OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

定数値: "ResourceApplyAdam"

パブリックメソッド

public static ResourceApplyAdam create (スコープscope,オペランド<?> var,オペランド<?> m,オペランド<?> v,オペランド<T> beta1Power,オペランド<T> beta2Power,オペランド<T> lr,オペランド<T> beta1,オペランド<T> beta2、オペランド<T> epsilon、オペランド<T> grad、オプション...オプション)

新しい ResourceApplyAdam オペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。

パラメータ
範囲現在のスコープ
変数Variable() から取得する必要があります。
メートルVariable() から取得する必要があります。
v Variable() から取得する必要があります。
beta1パワースカラーでなければなりません。
ベータ2パワースカラーでなければなりません。
lrスケーリング係数。スカラーでなければなりません。
ベータ1勢い要因。スカラーでなければなりません。
ベータ2勢い要因。スカラーでなければなりません。
イプシロンリッジ用語。スカラーでなければなりません。
卒業生グラデーション。
オプションオプションの属性値を持ちます
返品
  • ResourceApplyAdam の新しいインスタンス

public static ResourceApplyAdam.Options useLocking (ブール型 useLocking)

パラメータ
使用ロック「True」の場合、var、m、および v テンソルの更新はロックによって保護されます。それ以外の場合、動作は未定義ですが、競合が少なくなる可能性があります。

public static ResourceApplyAdam.Options useNesterov (ブール型 useNesterov)

パラメータ
使用ネステロフ「True」の場合、nesterov アップデートを使用します。