라담 

public class RAdam<Model: Differentiable>: Optimizer
where
  Model.TangentVector: VectorProtocol & PointwiseMultiplicative & ElementaryFunctions
    & KeyPathIterable,
  Model.TangentVector.VectorSpaceScalar == Float

RAdam 최적화 프로그램.

적응형 학습률 차이를 수정하기 위한 용어를 도입한 Adam의 변형인 Rectified Adam입니다.

참고: "적응 학습률과 그 이상의 변화에 ​​대하여"

  • 선언 

    public typealias Model = Model

  • 학습률입니다.

    선언 

    public var learningRate: Float

  • 기울기의 첫 번째 및 두 번째 모멘트를 계산하는 데 사용되는 계수입니다.

    선언 

    public var beta1: Float

  • 기울기의 첫 번째 및 두 번째 모멘트를 계산하는 데 사용되는 계수입니다.

    선언 

    public var beta2: Float

  • 수치 안정성을 향상시키기 위해 분모에 작은 스칼라가 추가되었습니다.

    선언 

    public var epsilon: Float

  • 학습률이 감소합니다.

    선언 

    public var decay: Float

  • 현재 단계.

    선언 

    public var step: Int

  • 가중치의 첫 순간.

    선언 

    public var firstMoments: Model.TangentVector

  • 가중치의 두 번째 순간.

    선언 

    public var secondMoments: Model.TangentVector

  • 선언 

    public init(
  for model: __shared Model,
  learningRate: Float = 1e-3,
  beta1: Float = 0.9,
  beta2: Float = 0.999,
  epsilon: Float = 1e-8,
  decay: Float = 0
)

  • 선언 

    public func update(_ model: inout Model, along direction: Model.TangentVector)

  • 선언 

    public required init(copying other: RAdam, to device: Device)