অপ্টিমাইজার যা অ্যাডাম অ্যালগরিদম প্রয়োগ করে।
অ্যাডাম অপ্টিমাইজেশান হল একটি স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট পদ্ধতি যা প্রথম-ক্রম এবং দ্বিতীয়-ক্রম মুহুর্তগুলির অভিযোজিত অনুমানের উপর ভিত্তি করে।
Kingma et al., 2014 এর মতে, পদ্ধতিটি "গণনাগতভাবে দক্ষ, সামান্য মেমরির প্রয়োজন আছে, গ্রেডিয়েন্টের তির্যক পুনঃস্কেলিংয়ের বিপরীতে, এবং ডেটা/প্যারামিটারের ক্ষেত্রে বড় সমস্যাগুলির জন্য উপযুক্ত"।
@See Kingma et al., 2014, Adam: A Method for Stochastic Optimization .
ধ্রুবক
ভাসা | BETA_ONE_DEFAULT | |
ভাসা | BETA_TWO_DEFAULT | |
ভাসা | EPSILON_DEFAULT | |
স্ট্রিং | FIRST_MOMENT | |
ভাসা | LEARNING_RATE_DEFAULT | |
স্ট্রিং | SECOND_MOMENT |
উত্তরাধিকার সূত্রে প্রাপ্ত ধ্রুবক
পাবলিক কনস্ট্রাক্টর
পাবলিক পদ্ধতি
স্ট্যাটিক <T TType প্রসারিত করে > Op | createAdamMinimize ( স্কোপ স্কোপ, Operand <T> লস, ফ্লোট লার্নিং রেট, ফ্লোট বিটাওয়ান, ফ্লোট বিটাটু, ফ্লোট এপসিলন, বিকল্প... বিকল্প) এমন অপারেশন তৈরি করে যা ক্ষতি কমিয়ে দেয় |
স্ট্রিং | getOptimizerName () অপ্টিমাইজারের নাম পান। |
স্ট্রিং | স্ট্রিং () |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
ধ্রুবক
পাবলিক স্ট্যাটিক ফাইনাল ফ্লোট BETA_ONE_DEFAULT
পাবলিক স্ট্যাটিক ফাইনাল ফ্লোট BETA_TWO_DEFAULT
পাবলিক স্ট্যাটিক ফাইনাল ফ্লোট EPSILON_DEFAULT
সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং FIRST_MOMENT৷
পাবলিক স্ট্যাটিক ফাইনাল ফ্লোট LEARNING_RATE_DEFAULT
সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং SECOND_MOMENT৷
পাবলিক কনস্ট্রাক্টর
পাবলিক অ্যাডাম ( গ্রাফ গ্রাফ, ফ্লোট লার্নিং রেট)
একটি অ্যাডাম অপ্টিমাইজার তৈরি করে
পরামিতি
চিত্রলেখ | টেনসরফ্লো গ্রাফ |
---|---|
শেখার হার | শেখার হার |
পাবলিক অ্যাডাম ( গ্রাফ গ্রাফ, ফ্লোট লার্নিং রেট, ফ্লোট বিটাওয়ান, ফ্লোট বিটা টু, ফ্লোট এপসিলন)
একটি অ্যাডাম অপ্টিমাইজার তৈরি করে
পরামিতি
চিত্রলেখ | টেনসরফ্লো গ্রাফ |
---|---|
শেখার হার | শেখার হার |
betaOne | ১ম মুহূর্ত অনুমানের জন্য সূচকীয় ক্ষয় হার। ডিফল্ট 0.9। |
betaTwo | ২য় মুহূর্ত অনুমানের জন্য সূচকীয় ক্ষয় হার। ডিফল্ট 0.999। |
epsilon | সংখ্যাগত স্থিতিশীলতার জন্য একটি ছোট ধ্রুবক। এই এপসিলনটি কিংমা এবং বা কাগজে "এপসিলন হ্যাট" (বিভাগ 2.1 এর ঠিক আগে সূত্রে), কাগজের অ্যালগরিদম 1-এর এপিসিলন নয়। ডিফল্ট 1e-8. |
পাবলিক অ্যাডাম ( গ্রাফ গ্রাফ, স্ট্রিং নাম, ফ্লোট লার্নিং রেট)
একটি অ্যাডাম অপ্টিমাইজার তৈরি করে
পরামিতি
চিত্রলেখ | টেনসরফ্লো গ্রাফ |
---|---|
নাম | অপ্টিমাইজারের নাম, ডিফল্ট "এডাম" |
শেখার হার | শেখার হার |
পাবলিক অ্যাডাম ( গ্রাফ গ্রাফ, স্ট্রিং নাম, ফ্লোট লার্নিং রেট, ফ্লোট বিটাওয়ান, ফ্লোট বিটাটু, ফ্লোট এপসিলন)
একটি অ্যাডাম অপ্টিমাইজার তৈরি করে
পরামিতি
চিত্রলেখ | টেনসরফ্লো গ্রাফ |
---|---|
নাম | অপ্টিমাইজারের নাম, ডিফল্ট "এডাম" |
শেখার হার | শেখার হার |
betaOne | ১ম মুহূর্ত অনুমানের জন্য সূচকীয় ক্ষয় হার। ডিফল্ট 0.9. |
betaTwo | ২য় মুহূর্ত অনুমানের জন্য সূচকীয় ক্ষয় হার। ডিফল্ট 0.999। |
epsilon | সংখ্যাগত স্থিতিশীলতার জন্য একটি ছোট ধ্রুবক। এই এপসিলনটি কিংমা এবং বা কাগজে "এপসিলন হ্যাট" (বিভাগ 2.1 এর ঠিক আগে সূত্রে), কাগজের অ্যালগরিদম 1-এর এপিসিলন নয়। ডিফল্ট 1e-8. |
পাবলিক পদ্ধতি
পাবলিক স্ট্যাটিক অপ ক্রিয়েট অ্যাডামমিনিমাইজ ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <T> লস, ফ্লোট লার্নিং রেট, ফ্লোট বিটাওয়ান, ফ্লোট বিটাটু, ফ্লোট এপসিলন, বিকল্প... বিকল্প)
এমন অপারেশন তৈরি করে যা ক্ষতি কমিয়ে দেয়
পরামিতি
সুযোগ | টেনসরফ্লো সুযোগ |
---|---|
ক্ষতি | ক্ষতি কমানোর জন্য |
শেখার হার | শেখার হার |
betaOne | ১ম মুহূর্ত অনুমানের জন্য সূচকীয় ক্ষয় হার। |
betaTwo | ২য় মুহূর্ত অনুমানের জন্য সূচকীয় ক্ষয় হার। |
epsilon | সংখ্যাগত স্থিতিশীলতার জন্য একটি ছোট ধ্রুবক। এই এপসিলনটি কিংমা এবং বা কাগজে "এপসিলন হ্যাট" (বিভাগ 2.1 এর ঠিক আগে সূত্রে), কাগজের অ্যালগরিদম 1-এর এপিসিলন নয়। |
বিকল্প | ঐচ্ছিক অপ্টিমাইজার গুণাবলী |
রিটার্নস
- অপারেশন যা ক্ষতি কমিয়ে দেয়
নিক্ষেপ করে
অবৈধ আর্গুমেন্ট ব্যতিক্রম | যদি সুযোগ একটি গ্রাফ প্রতিনিধিত্ব না করে |
---|
সর্বজনীন স্ট্রিং getOptimizerName ()
অপ্টিমাইজারের নাম পান।
রিটার্নস
- অপ্টিমাইজারের নাম।