'*var'ı Adam algoritmasına göre güncelleyin.
$$\text{lr}_t := \mathrm{learning_rate} * \sqrt{1 - \beta_2^t} / (1 - \beta_1^t)$$$$m_t := \beta_1 * m_{t-1} + (1 - \beta_1) * g$$$$v_t := \beta_2 * v_{t-1} + (1 - \beta_2) * g * g$$$$\hat{v}_t := max{\hat{v}_{t-1}, v_t}$$$$\text{variable} := \text{variable} - \text{lr}_t * m_t / (\sqrt{\hat{v}_t} + \epsilon)$$
İç İçe Sınıflar
sınıf | ResourceApplyAdamWithAmsgrad.Options | ResourceApplyAdamWithAmsgrad için isteğe bağlı özellikler |
Sabitler
Sicim | OP_NAME | Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı |
Genel Yöntemler
static <T, TType'ı genişletir > ResourceApplyAdamWithAmsgrad | create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <?> var, İşlenen <?> m, İşlenen <?> v, İşlenen <?> vhat, İşlenen <T> beta1Power, İşlenen <T> beta2Power, İşlenen <T> lr, İşlenen <T > beta1, İşlenen <T> beta2, İşlenen <T> epsilon, İşlenen <T> grad, Seçenekler... seçenekler) Yeni bir ResourceApplyAdamWithAmsgrad işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi. |
statik ResourceApplyAdamWithAmsgrad.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 ResourceApplyAdamWithAmsgrad create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <?> var, İşlenen <?> m, İşlenen <?> v, İşlenen <?> vhat, İşlenen <T> beta1Power, İşlenen <T> beta2Power, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> beta1, İşlenen <T> beta2, İşlenen <T> epsilon, İşlenen <T> grad, Seçenekler... seçenekler)
Yeni bir ResourceApplyAdamWithAmsgrad 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. |
ne | Bir Variable()'dan olmalıdır. |
beta1Güç | Bir skaler olmalı. |
beta2Power | Bir skaler olmalı. |
IR | Ölçeklendirme 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 |
İade
- ResourceApplyAdamWithAmsgrad'ın yeni bir örneği
genel statik ResourceApplyAdamWithAmsgrad.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. |
---|