Adagrad algoritmasını uygulayan optimizer.
Adagrad, eğitim sırasında bir parametrenin ne sıklıkta güncellendiğine göre uyarlanan, parametreye özel öğrenme oranlarına sahip bir optimizasyon aracıdır. Bir parametre ne kadar çok güncelleme alırsa güncellemeler o kadar küçük olur.
Sabitler
Sicim | AKÜMÜLATÖR | |
batmadan yüzmek | INITIAL_ACCUMULATOR_DEFAULT | |
batmadan yüzmek | LEARNING_RATE_DEFAULT |
Devralınan Sabitler
Sicim | DEĞİŞKEN_V2 |
Kamu İnşaatçıları
Genel Yöntemler
Sicim | getOptimizerName () Optimize edicinin Adını alın. |
Sicim | toString () |
Kalıtsal Yöntemler
Operasyon | ApplyGradients (Liste< GradAndVar <?, TType >> gradsAndVars, Dize adını genişletir) Değişkenlere degradeler uygular |
<T extends TType > Listele< GradAndVar <?>> | |
statik Dize | createName ( Output <? extends TType > değişken, String slotName) Bir değişken adı ile yuva adını birleştirerek bir ad oluşturur |
soyut Dize | getOptimizerName () Optimize edicinin Adını alın. |
<T TType'ı genişletir > İsteğe bağlı< Değişken <T>> | |
son Operasyonlar | getTF () Optimizer'ın Ops örneğini alır |
Operasyon | |
Operasyon | simge durumuna küçült ( İşlenen <?> kaybı, Dize adı) Değişkenleri güncelleyerek kaybı en aza indirir |
boolean | eşittir (Nesne arg0) |
son Sınıf<?> | getClass () |
int | hash kodu () |
son boşluk | bildir () |
son boşluk | tümünü bildir () |
Sicim | toString () |
son boşluk | bekle (uzun arg0, int arg1) |
son boşluk | bekle (uzun arg0) |
son boşluk | Beklemek () |
Sabitler
genel statik final Dize AKÜMÜLATÖRÜ
genel statik son kayan nokta INITIAL_ACCUMULATOR_DEFAULT
genel statik son kayan nokta LEARNING_RATE_DEFAULT
Kamu İnşaatçıları
herkese açık AdaGrad ( Grafik grafiği)
Bir AdaGrad Optimize Edici oluşturur
Parametreler
grafik | TensorFlow Grafiği |
---|
herkese açık AdaGrad ( Grafik grafiği, kayan öğrenme Oranı)
Bir AdaGrad Optimize Edici oluşturur
Parametreler
grafik | TensorFlow Grafiği |
---|---|
öğrenme oranı | öğrenme oranı |
herkese açık AdaGrad ( Grafik grafiği, kayan öğrenme Oranı, kayan başlangıçAccumulatorValue)
Bir AdaGrad Optimize Edici oluşturur
Parametreler
grafik | TensorFlow Grafiği |
---|---|
öğrenme oranı | öğrenme oranı |
ilkBiriktiriciDeğeri | Akümülatörlerin başlangıç değeri negatif olmamalıdır. |
Atar
YasadışıTartışmaİstisna | eğer başlangıçAccumulatorValue negatifse |
---|
public AdaGrad ( Grafik grafiği, Dize adı, kayan öğrenme Hızı)
Bir AdaGrad Optimize Edici oluşturur
Parametreler
grafik | TensorFlow Grafiği |
---|---|
isim | bu Optimize Edicinin adı (varsayılanı 'Adagrad'dır) |
öğrenme oranı | öğrenme oranı |
public AdaGrad ( Grafik grafiği, Dize adı, kayan öğrenme Oranı, kayan başlangıçAccumulatorValue)
Bir AdaGrad Optimize Edici oluşturur
Parametreler
grafik | TensorFlow Grafiği |
---|---|
isim | bu Optimize Edicinin adı (varsayılanı 'Adagrad'dır) |
öğrenme oranı | öğrenme oranı |
ilkBiriktiriciDeğeri | Akümülatörlerin başlangıç değeri negatif olmamalıdır. |
Atar
YasadışıTartışmaİstisna | eğer başlangıçAccumulatorValue negatifse |
---|
Genel Yöntemler
public String getOptimizerName ()
Optimize edicinin Adını alın.
İadeler
- Optimize edici adı.