АМСГрад

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

Оптимизатор АМСГрад.

Этот алгоритм представляет собой модификацию Адама с лучшими свойствами сходимости при приближении к локальному оптимуму.

Ссылка: «О сближении Адама и за его пределами».

• Модель
  Декларация

  public typealias Model = Model

• Скорость обучения
  Скорость обучения.

  Декларация

  public var learningRate: Float

• бета1
  Коэффициент, используемый для расчета первого и второго моментов градиентов.

  Декларация

  public var beta1: Float

• бета2
  Коэффициент, используемый для расчета первого и второго моментов градиентов.

  Декларация

  public var beta2: Float

• эпсилон
  К знаменателю добавлен небольшой скаляр для улучшения числовой стабильности.

  Декларация

  public var epsilon: Float

• разлагаться
  Скорость обучения снижается.

  Декларация

  public var decay: Float

• шаг
  Текущий шаг.

  Декларация

  public var step: Int

• первые моменты
  Первые мгновения весов.

  Декларация

  public var firstMoments: Model.TangentVector

• вторые моменты
  Вторые моменты весов.

  Декларация

  public var secondMoments: Model.TangentVector

• вторыеМоментыМакс
  Максимум вторых моментов весов.

  Декларация

  public var secondMomentsMax: Model.TangentVector

• init (для:learningRate:beta1:beta2:epsilon:decay:)
  Декларация

  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
  )

• обновление (_: вместе:)
  Декларация

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

• init(копирование:в:)
  Декларация

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