'*var'ı adadelta şemasına göre güncelleyin.
birikim = rho() * birikim + (1 - rho()) * grad.kare(); güncelleme = (update_accum + epsilon).sqrt() * (accum + epsilon()).rsqrt() * grad; update_accum = rho() * update_accum + (1 - rho()) * update.square(); var -= güncelleme;
İç İçe Sınıflar
sınıf | ResourceApplyAdadelta.Options | ResourceApplyAdadelta için isteğe bağlı özellikler |
Sabitler
Sicim | OP_NAME | Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı |
Genel Yöntemler
static <T, TType'ı genişletir > ResourceApplyAdadelta | |
statik ResourceApplyAdadelta.Options | useLocking (Boolean useLocking) |
Kalıtsal Yöntemler
Sabitler
genel statik son Dize OP_NAME
Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı
Genel Yöntemler
public static ResourceApplyAdadelta create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <?> var, İşlenen <?> accum, İşlenen <?> accumUpdate, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> rho, İşlenen <T> epsilon, İşlenen <T> grad, Seçenekler... seçenekler)
Yeni bir ResourceApplyAdadelta işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Parametreler
kapsam | mevcut kapsam |
---|---|
var | Bir Variable()'dan olmalıdır. |
birikim | Bir Variable()'dan olmalıdır. |
birikimGüncelleme | Bir Variable()'dan olmalıdır. |
IR | Ölçekleme faktörü. Bir skaler olmalı. |
ro | Çürüme faktörü. Bir skaler olmalı. |
epsilon | Sabit faktör. Bir skaler olmalı. |
mezun | Gradyan. |
seçenekler | isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır |
İadeler
- ResourceApplyAdadelta'nın yeni bir örneği
public static ResourceApplyAdadelta.Options useLocking (Boolean useLocking)
Parametreler
KullanımKilitleme | True ise var, accum ve update_accum tensörlerinin güncellenmesi bir kilitle korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır ancak daha az çekişme sergileyebilir. |
---|