AdaGrad

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

Un ottimizzatore AdaGrad.

Implementa l'algoritmo di ottimizzazione AdaGrad (gradiente adattivo). AdaGrad ha tassi di apprendimento specifici per i parametri, che sono adattati in base alla frequenza con cui i parametri vengono aggiornati durante la formazione. I parametri che ricevono più aggiornamenti hanno tassi di apprendimento inferiori.

AdaGrad adatta individualmente i tassi di apprendimento di tutti i parametri del modello ridimensionandoli in modo inversamente proporzionale alla radice quadrata della somma parziale dei quadrati delle norme del gradiente.

Riferimento: "Metodi dei sottogradienti adattivi per l'apprendimento online e l'ottimizzazione stocastica" (Duchi et al, 2011)

• Modello
  Dichiarazione

  public typealias Model = Model

• tasso di apprendimento
  Il tasso di apprendimento.

  Dichiarazione

  public var learningRate: Float

• epsilon
  Un piccolo scalare aggiunto al denominatore per migliorare la stabilità numerica.

  Dichiarazione

  public var epsilon: Float

• accumulatore
  La somma parziale dei quadrati delle norme del gradiente.

  Dichiarazione

  public var accumulator: Model.TangentVector

• init(for:learningRate:initialAccumulatorValue:epsilon:)
  Crea un'istanza per model .

  Dichiarazione

  public init(
    for model: __shared Model,
    learningRate: Float = 1e-3,
    initialAccumulatorValue: Float = 0.1,
    epsilon: Float = 1e-8
  )

  Parametri

  learningRate	Il tasso di apprendimento. Il valore predefinito è 1e-3 .
  initialAccumulatorValue	Il valore iniziale per la somma parziale dei quadrati delle norme del gradiente. Il valore predefinito è 0.1 .
  epsilon	Un piccolo scalare aggiunto al denominatore per migliorare la stabilità numerica. Il valore predefinito è 1e-8 .

• aggiornamento(_:insieme:)
  Dichiarazione

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

• init(copia:in:)
  Dichiarazione

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