AMS卒業生

public class AMSGrad<Model: Differentiable & KeyPathIterable>: Optimizer
where
  Model.TangentVector: VectorProtocol & PointwiseMultiplicative & ElementaryFunctions
    & KeyPathIterable,
  Model.TangentVector.VectorSpaceScalar == Float

AMSGrad オプティマイザー。

このアルゴリズムは Adam を修正したもので、局所最適に近い場合の収束特性が向上します。

参考： 「アダムとその先の融合について」

• モデル
  宣言

  public typealias Model = Model

• 学習率
  学習率。

  宣言

  public var learningRate: Float

• ベータ1
  勾配の 1 次モーメントと 2 次モーメントを計算するために使用される係数。

  宣言

  public var beta1: Float

• ベータ2
  勾配の 1 次モーメントと 2 次モーメントを計算するために使用される係数。

  宣言

  public var beta2: Float

• イプシロン
  数値の安定性を向上させるために、分母に小さなスカラーが追加されました。

  宣言

  public var epsilon: Float

• 減衰
  学習率が低下します。

  宣言

  public var decay: Float

• ステップ
  現在のステップ。

  宣言

  public var step: Int

• 最初の瞬間
  重みの最初の瞬間。

  宣言

  public var firstMoments: Model.TangentVector

• セカンドモーメンツ
  重みの第二の瞬間。

  宣言

  public var secondMoments: Model.TangentVector

• 秒瞬間最大
  重みの二次モーメントの最大値。

  宣言

  public var secondMomentsMax: Model.TangentVector

• init(for:learningRate:beta1:beta2:epsilon:decay:)
  宣言

  public init(
    for model: __shared Model,
    learningRate: Float = 1e-3,
    beta1: Float = 0.9,
    beta2: Float = 0.999,
    epsilon: Float = 1e-8,
    decay: Float = 0
  )

• 更新(_:に沿って:)
  宣言

  public func update(_ model: inout Model, along direction: Model.TangentVector)

• init(コピー先:)
  宣言

  public required init(copying other: AMSGrad, to device: Device)