genel son sınıf ResourceApplyAdaMax
'*var'ı AdaMax algoritmasına göre güncelleyin.
m_t <- beta1 * m_{t-1} + (1 - beta1) * g v_t <- max(beta2 * v_{t-1}, abs(g)) değişken <- değişken - öğrenme_oranı / (1 - beta1^ t) * m_t / (v_t + epsilon)
İç İçe Sınıflar
sınıf | ResourceApplyAdaMax.Options | ResourceApplyAdaMax için isteğe bağlı özellikler |
Sabitler
Sicim | OP_NAME | Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı |
Genel Yöntemler
static <T, TType'ı genişletir > ResourceApplyAdaMax | create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <?> var, İşlenen <?> m, İşlenen <?> v, İşlenen <T> beta1Güç, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> beta1, İşlenen <T> beta2, İşlenen <T > epsilon, İşlenen <T> grad, Seçenekler... seçenekler) Yeni bir ResourceApplyAdaMax işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi. |
statik ResourceApplyAdaMax.Options | useLocking (Boolean useLocking) |
Kalıtsal Yöntemler
Sabitler
genel statik son Dize OP_NAME
Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı
Sabit Değer: "ResourceApplyAdaMax"
Genel Yöntemler
public static ResourceApplyAdaMax create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <?> var, İşlenen <?> m, İşlenen <?> v, İşlenen <T> beta1Power, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> beta1, İşlenen <T> beta2, İşlenen <T> epsilon, İşlenen <T> grad, Seçenekler... seçenekler)
Yeni bir ResourceApplyAdaMax işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Parametreler
kapsam | mevcut kapsam |
---|---|
var | Bir Variable()'dan olmalıdır. |
M | Bir Variable()'dan olmalıdır. |
v | Bir Variable()'dan olmalıdır. |
beta1Güç | Bir skaler olmalı. |
IR | Ölçekleme faktörü. Bir skaler olmalı. |
beta1 | Momentum faktörü. Bir skaler olmalı. |
beta2 | Momentum faktörü. Bir skaler olmalı. |
epsilon | Ridge terimi. Bir skaler olmalı. |
mezun | Gradyan. |
seçenekler | isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır |
İadeler
- ResourceApplyAdaMax'ın yeni bir örneği
public static ResourceApplyAdaMax.Options useLocking (Boolean useLocking)
Parametreler
KullanımKilitleme | 'Doğru' ise var, m ve v tensörlerinin güncellenmesi bir kilitle korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır ancak daha az çekişme sergileyebilir. |
---|