classe publique AdaGrad
Optimiseur qui implémente l'algorithme d'Adagrad.
Adagrad est un optimiseur avec des taux d'apprentissage spécifiques aux paramètres, qui sont adaptés en fonction de la fréquence à laquelle un paramètre est mis à jour pendant la formation. Plus un paramètre reçoit de mises à jour, plus les mises à jour sont petites.
Constantes
| Chaîne | ACCUMULATEUR | |
| flotter | INITIAL_ACCUMULATOR_DEFAULT | |
| flotter | LEARNING_RATE_DEFAULT |
Constantes héritées
| Chaîne | VARIABLE_V2 |
Constructeurs Publics
Méthodes publiques
| Chaîne | getOptimizerName () Obtenez le nom de l'optimiseur. |
| Chaîne | àChaîne () |
Méthodes héritées
| Opération | applyGradients (List< GradAndVar <? extends TType >> gradsAndVars, nom de la chaîne) Applique des dégradés aux variables |
| <T étend TType > List< GradAndVar <?>> | calculateGradients (perte de l'opérande <?>) Calcule les gradients en fonction d'un opérande de perte. |
| Chaîne statique | createName ( Sortie <? extends TType > variable, String slotName) Crée un nom en combinant un nom de variable et un nom d'emplacement |
| chaîne abstraite | getOptimizerName () Obtenez le nom de l'optimiseur. |
| <T étend TType > Facultatif< Variable <T>> | |
| Opérations finales | obtenirTF () Obtient l'instance Ops de l'Optimizer |
| Opération | |
| Opération | minimiser (perte de l'opérande <?>, nom de la chaîne) Minimise la perte en mettant à jour les variables |
| booléen | est égal à (Objet arg0) |
| Classe finale<?> | obtenirClasse () |
| int | Code de hachage () |
| vide final | notifier () |
| vide final | notifierTous () |
| Chaîne | àChaîne () |
| vide final | attendre (long arg0, int arg1) |
| vide final | attendez (long arg0) |
| vide final | attendez () |
Constantes
chaîne finale statique publique ACCUMULATEUR
Valeur constante : "accumulateur"
public statique final float INITIAL_ACCUMULATOR_DEFAULT
Valeur constante : 0,01
public statique final float LEARNING_RATE_DEFAULT
Valeur constante : 0,001
Constructeurs Publics
public AdaGrad ( Graphique )
Crée un optimiseur AdaGrad
Paramètres
| graphique | le graphique TensorFlow |
|---|
public AdaGrad ( Graphique , taux d'apprentissage flottant)
Crée un optimiseur AdaGrad
Paramètres
| graphique | le graphique TensorFlow |
|---|---|
| taux d'apprentissage | le taux d'apprentissage |
public AdaGrad ( Graphique , float learningRate, float initialAccumulatorValue)
Crée un optimiseur AdaGrad
Paramètres
| graphique | le graphique TensorFlow |
|---|---|
| taux d'apprentissage | le taux d'apprentissage |
| valeur initiale de l'accumulateur | La valeur de départ des accumulateurs doit être non négative. |
Jetés
| Exception d'argument illégal | si initialAccumulatorValue est négatif |
|---|
public AdaGrad ( Graphique , nom de la chaîne, taux d'apprentissage flottant)
Crée un optimiseur AdaGrad
Paramètres
| graphique | le graphique TensorFlow |
|---|---|
| nom | le nom de cet optimiseur (par défaut "Adagrad") |
| taux d'apprentissage | le taux d'apprentissage |
public AdaGrad ( Graphique , nom de la chaîne, float learningRate, float initialAccumulatorValue)
Crée un optimiseur AdaGrad
Paramètres
| graphique | le graphique TensorFlow |
|---|---|
| nom | le nom de cet optimiseur (par défaut "Adagrad") |
| taux d'apprentissage | le taux d'apprentissage |
| valeur initiale de l'accumulateur | La valeur de départ des accumulateurs doit être non négative. |
Jetés
| Exception d'argument illégal | si initialAccumulatorValue est négatif |
|---|
Méthodes publiques
chaîne publique getOptimizerName ()
Obtenez le nom de l'optimiseur.
Retour
- Le nom de l'optimiseur.