ResourceApplyAdaMax

classe final pública ResourceApplyAdaMax

Atualize '*var' de acordo com o algoritmo AdaMax.

m_t <- beta1 * m_{t-1} + (1 - beta1) * g v_t <- max(beta2 * v_{t-1}, abs(g)) variável <- variável - taxa_de_aprendizagem / (1 - beta1^ t) * m_t / (v_t + épsilon)

Classes aninhadas

aula ResourceApplyAdaMax.Options Atributos opcionais para ResourceApplyAdaMax

Constantes

Corda OP_NAME O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow

Métodos Públicos

estático <T estende TType > ResourceApplyAdaMax
create ( Escopo escopo , Operando <?> var, Operando <?> m, Operando <?> v, Operando <T> beta1Power, Operando <T> lr, Operando <T> beta1, Operando <T> beta2, Operando <T > épsilon, Operando <T> grad, Opções... opções)
Método de fábrica para criar uma classe que agrupa uma nova operação ResourceApplyAdaMax.
ResourceApplyAdaMax.Options estático
useLocking (booleano useLocking)

Métodos herdados

Constantes

String final estática pública OP_NAME

O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow

Valor Constante: "ResourceApplyAdaMax"

Métodos Públicos

public static ResourceApplyAdaMax create (Escopo escopo , Operando <?> var, Operando <?> m, Operando <?> v, Operando <T> beta1Power, Operando <T> lr, Operando <T> beta1, Operando <T> beta2, Operando <T> épsilon, Operando <T> grad, Opções... opções)

Método de fábrica para criar uma classe que agrupa uma nova operação ResourceApplyAdaMax.

Parâmetros
escopo escopo atual
var Deve ser de uma variável().
eu Deve ser de uma variável().
v Deve ser de uma variável().
beta1Power Deve ser um escalar.
lr Fator de escala. Deve ser um escalar.
beta1 Fator de impulso. Deve ser um escalar.
beta2 Fator de impulso. Deve ser um escalar.
épsilon Termo de cume. Deve ser um escalar.
graduado O gradiente.
opções carrega valores de atributos opcionais
Devoluções
  • uma nova instância de ResourceApplyAdaMax

public static ResourceApplyAdaMax.Options useLocking (booleano useLocking)

Parâmetros
useLocking Se `True`, a atualização dos tensores var, m e v será protegida por um bloqueio; caso contrário, o comportamento será indefinido, mas poderá apresentar menos contenção.