AdaGradDA

genel sınıf AdaGradDA

Adagrad İkili Ortalama Algoritmasını uygulayan optimizer.

Bu optimize edici, mini bir grupta görünmeyen özelliklerin, her mini grupta güncellenmesine eşdeğer olan kapalı bir form güncelleme kuralıyla görüldüklerinde güncellenerek düzenlenmesiyle ilgilenir.

AdagradDA genellikle eğitilen modelde büyük bir seyrekliğe ihtiyaç duyulduğunda kullanılır. Bu optimize edici yalnızca doğrusal modeller için seyrekliği garanti eder. AdagradDA'yı derin ağlar için kullanırken dikkatli olun; çünkü eğitilmesi için gradyan akümülatörlerinin dikkatli bir şekilde başlatılması gerekir.

Ayrıca bakınız

Sabitler

Sicim AKÜMÜLATÖR
batmadan yüzmek INITIAL_ACCUMULATOR_DEFAULT
batmadan yüzmek L1_STRENGTH_DEFAULT
batmadan yüzmek L2_STRENGTH_DEFAULT
batmadan yüzmek LEARNING_RATE_DEFAULT
Sicim SQUARED_ACUMULATOR

Devralınan Sabitler

Kamu İnşaatçıları

AdaGradDA ( Grafik grafiği)
AdaGradDA Optimize Edici oluşturur
AdaGradDA ( Grafik grafiği, kayan öğrenme oranı)
AdaGradDA Optimize Edici oluşturur
AdaGradDA ( Grafik grafiği, float öğrenme Oranı, float başlangıçToplayıcı Değeri, float l1Strength, float l2Strength)
AdaGradDA Optimize Edici oluşturur
AdaGradDA ( Grafik grafiği, Dize adı, kayan öğrenme Hızı)
AdaGradDA Optimize Edici oluşturur
AdaGradDA ( Grafik grafiği, Dize adı, kayan öğrenme Oranı, kayan başlangıçToplayıcı Değeri, kayan nokta l1Strength, kayan l2Güç)
AdaGradDA Optimize Edici oluşturur

Genel Yöntemler

Sicim
getOptimizerName ()
Optimize edicinin Adını alın.
Sicim
toString ()

Kalıtsal Yöntemler

Sabitler

genel statik final Dize AKÜMÜLATÖRÜ

Sabit Değer: "gradient_accumulator"

genel statik son kayan nokta INITIAL_ACCUMULATOR_DEFAULT

Sabit Değer: 0,1

genel statik son kayan nokta L1_STRENGTH_DEFAULT

Sabit Değer: 0,0

genel statik son kayan nokta L2_STRENGTH_DEFAULT

Sabit Değer: 0,0

genel statik son kayan nokta LEARNING_RATE_DEFAULT

Sabit Değer: 0,001

genel statik son Dize SQUARED_ACCUMULATOR

Sabit Değer: "gradient_squared_accumulator"

Kamu İnşaatçıları

herkese açık AdaGradDA ( Grafik grafiği)

AdaGradDA Optimize Edici oluşturur

Parametreler
grafik TensorFlow Grafiği

herkese açık AdaGradDA ( Grafik grafiği, kayan öğrenme oranı)

AdaGradDA Optimize Edici oluşturur

Parametreler
grafik TensorFlow Grafiği
öğrenme oranı öğrenme oranı

public AdaGradDA ( Grafik grafiği, float öğrenme Oranı, floatbaşlangıçAccumulatorValue, float l1Strength, float l2Strength)

AdaGradDA Optimize Edici oluşturur

Parametreler
grafik TensorFlow Grafiği
öğrenme oranı öğrenme oranı
ilkBiriktiriciDeğeri Akümülatörlerin başlangıç ​​değeri sıfırdan büyük olmalıdır.
l1Güç l1 düzenleme gücü, sıfırdan büyük veya sıfıra eşit olmalıdır.
l2Güç l2 düzenleme gücü, sıfırdan büyük veya sıfıra eşit olmalıdır.
Atar
YasadışıTartışmaİstisna startupAccumulatorValue sıfırdan büyük değilse veya l1Strength veya l2Strength sıfırdan küçükse

public AdaGradDA ( Grafik grafiği, Dize adı, değişken öğrenme Hızı)

AdaGradDA Optimize Edici oluşturur

Parametreler
grafik TensorFlow Grafiği
isim bu Optimize Edicinin adı (varsayılanı 'adagrad-da'dır)
öğrenme oranı öğrenme oranı

public AdaGradDA ( Grafik grafiği, Dize adı, float LearningRate, floatbaşlangıçAccumulatorValue, float l1Strength, float l2Strength)

AdaGradDA Optimize Edici oluşturur

Parametreler
grafik TensorFlow Grafiği
isim bu Optimize Edicinin adı (varsayılanı 'adagrad-da'dır)
öğrenme oranı öğrenme oranı
ilkBiriktiriciDeğeri Akümülatörlerin başlangıç ​​değeri pozitif olmalıdır
l1Güç l1 düzenleme gücü, sıfırdan büyük veya sıfıra eşit olmalıdır.
l2Güç l2 düzenleme gücü, sıfırdan büyük veya sıfıra eşit olmalıdır.
Atar
YasadışıTartışmaİstisna startupAccumulatorValue sıfırdan büyük değilse veya * l1Strength veya l2Strength sıfırdan küçükse

Genel Yöntemler

public String getOptimizerName ()

Optimize edicinin Adını alın.

İadeler
  • Optimize edici adı.

public String toString ()