ResourceApplyAdamWithAmsgrad

classe finale pubblica ResourceApplyAdamWithAmsgrad

Aggiorna '*var' secondo l'algoritmo di Adam.

$$\text{lr}_t := \mathrm{learning_rate} * \sqrt{1 - \beta_2^t} / (1 - \beta_1^t)$$

$$m_t := \beta_1 * m_{t-1} + (1 - \beta_1) * g$$

$$v_t := \beta_2 * v_{t-1} + (1 - \beta_2) * g * g$$

$$\hat{v}_t := max{\hat{v}_{t-1}, v_t}$$

$$\text{variable} := \text{variable} - \text{lr}_t * m_t / (\sqrt{\hat{v}_t} + \epsilon)$$

Classi nidificate

classe

ResourceApplyAdamWithAmsgrad.Options

Attributi facoltativi per ResourceApplyAdamWithAmsgrad

Metodi pubblici

statico <T> ResourceApplyAdamWithAmsgrad	create ( Ambito ambito , Operando <?> var, Operando <?> m, Operando <?> v, Operando <?> vhat, Operando <T> beta1Power, Operando <T> beta2Power, Operando <T> lr, Operando <T > beta1, Operando <T> beta2, Operando <T> epsilon, Operando <T> grad, Opzioni... opzioni) Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione ResourceApplyAdamWithAmsgrad.
static ResourceApplyAdamWithAmsgrad.Options	useLocking (useLocking booleano)

Metodi ereditati

Dalla classe org.tensorflow.op.PrimitiveOp

booleano finale	è uguale a (Oggetto oggetto)
finale int	codice hash ()
Operazione	operazione () Restituisce l' Operation sottostante
stringa finale	accordare ()

Dalla classe java.lang.Object

booleano	è uguale a (Oggetto arg0)
Classe finale<?>	getClass ()
int	codice hash ()
vuoto finale	notificare ()
vuoto finale	notificaTutti ()
Corda	accordare ()
vuoto finale	attendere (lungo arg0, int arg1)
vuoto finale	aspetta (lungo arg0)
vuoto finale	Aspettare ()

Metodi pubblici

public static ResourceApplyAdamWithAmsgrad create ( Ambito ambito , Operando <?> var, Operando <?> m, Operando <?> v, Operando <?> vhat, Operando <T> beta1Power, Operando <T> beta2Power, Operando <T> lr, Operando <T> beta1, Operando <T> beta2, Operando <T> epsilon, Operando <T> grad, Opzioni... opzioni)

Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione ResourceApplyAdamWithAmsgrad.

Parametri

scopo	ambito attuale
var	Dovrebbe provenire da una variabile().
M	Dovrebbe provenire da una variabile().
v	Dovrebbe provenire da una variabile().
cosa	Dovrebbe provenire da una variabile().
beta1Power	Deve essere uno scalare.
beta2Power	Deve essere uno scalare.
lr	Fattore di scala. Deve essere uno scalare.
beta1	Fattore di slancio. Deve essere uno scalare.
beta2	Fattore di slancio. Deve essere uno scalare.
epsilon	Termine di cresta. Deve essere uno scalare.
grado	Il gradiente.
opzioni	trasporta valori di attributi opzionali

ritorna

• una nuova istanza di ResourceApplyAdamWithAmsgrad

public static ResourceApplyAdamWithAmsgrad.Options useLocking (useLocking booleano)

Parametri

utilizzareBlocco	Se "True", l'aggiornamento dei tensori var, m e v sarà protetto da un blocco; altrimenti il ​​comportamento non è definito, ma può mostrare meno contesa.