RMS 속성 

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

RMSProp 최적화 프로그램.

RMSProp 최적화 알고리즘을 구현합니다. RMSProp은 경사를 최근 크기의 실행 평균으로 나누는 확률적 경사하강법의 한 형태입니다. RMSProp은 각 가중치에 대한 제곱 기울기의 이동 평균을 유지합니다.

참고자료:

  • 선언 

    public typealias Model = Model

  • 학습률입니다.

    선언 

    public var learningRate: Float
  • 로

    경사 이동 평균 붕괴 인자입니다.

    선언 

    public var rho: Float

  • 수치 안정성을 향상시키기 위해 분모에 작은 스칼라가 추가되었습니다.

    선언 

    public var epsilon: Float

  • 학습률이 감소합니다.

    선언 

    public var decay: Float

  • 걸음 수입니다.

    선언 

    public var step: Float

  • 모든 모델 미분 가능 변수의 알파 값입니다.

    선언 

    public var alpha: Model.TangentVector

  • model 에 대한 인스턴스를 만듭니다.

    선언 

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

    매개변수

    learningRate

    학습률입니다. 기본값은 1e-3 입니다.

    rho

    경사 이동 평균 붕괴 인자입니다. 기본값은 0.9 입니다.

    epsilon

    수치 안정성을 향상시키기 위해 분모에 작은 스칼라가 추가되었습니다. 기본값은 1e-8 입니다.

    decay

    학습률이 감소합니다. 기본값은 0 입니다.

  • 선언 

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

  • 선언 

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