GradientDescent

공개 클래스 GradientDescent

기본 확률적 경사하강법 최적화 프로그램. GradientDescent는 현재 기울기 ?L/?w에 학습 속도를 곱하여 현재 가중치를 업데이트합니다.

상수

뜨다 LEARNING_RATE_DEFAULT

상속된 상수

org.tensorflow.framework.optimizers.Optimizer 클래스에서

공공 생성자

GradientDescent ( 그래프 그래프)
GradientDescent 최적화 프로그램을 생성합니다.
GradientDescent ( 그래프 그래프, float learningRate)
GradientDescent 최적화 프로그램을 생성합니다.
GradientDescent ( 그래프 그래프, 문자열 이름, float 학습률)
GradientDescent 최적화 프로그램을 생성합니다.

공개 방법

끈
getOptimizerName ()
최적화 프로그램의 이름을 가져옵니다.
끈
toString ()

상속된 메서드

org.tensorflow.framework.optimizers.Optimizer 클래스에서
작전
applyGradients (List< GradAndVar <? 확장 TType >> gradsAndVars, 문자열 이름)
변수에 그라데이션을 적용합니다.
<T는 TType을 확장합니다. > List< GradAndVar <?>>
ComputeGradients ( 피연산자 <?> 손실)
손실 피연산자를 기반으로 기울기를 계산합니다.
정적 문자열
createName ( 출력 <? 확장 TType > 변수, 문자열 슬롯 이름)
변수명과 슬롯명을 조합하여 이름을 생성합니다.
추상 문자열
getOptimizerName ()
최적화 프로그램의 이름을 가져옵니다.
<T는 TType을 확장합니다. > 선택 사항< 변수 <T>>
getSlot ( 출력 <T> var, 문자열 슬롯 이름)
지정된 변수 및 슬롯 이름과 연관된 슬롯을 가져옵니다.
최종 작전
getTF ()
Optimizer의 Ops 인스턴스를 가져옵니다.
작전
최소화 ( 피연산자 <?> 손실)
변수를 업데이트하여 손실을 최소화합니다.
작전
최소화 ( 피연산자 <?> 손실, 문자열 이름)
변수를 업데이트하여 손실을 최소화합니다.
부울
같음 (개체 arg0)
마지막 수업<?>
getClass ()
정수
해시 코드 ()
최종 무효
알림 ()
최종 무효
통지모두 ()
끈
toString ()
최종 무효
대기 (long arg0, int arg1)
최종 무효
기다리세요 (긴 arg0)
최종 무효
기다리다 ()

상수

공개 정적 최종 부동 소수점 LEARNING_RATE_DEFAULT

상수값: 0.01

공공 생성자

공개 GradientDescent ( 그래프 그래프)

GradientDescent 최적화 프로그램을 생성합니다.

매개변수
그래프 TensorFlow 그래프

공개 GradientDescent ( 그래프 그래프, float learningRate)

GradientDescent 최적화 프로그램을 생성합니다.

매개변수
그래프 TensorFlow 그래프
학습률 학습률, 기본값은 0.01

public GradientDescent ( 그래프 그래프, 문자열 이름, float learningRate)

GradientDescent 최적화 프로그램을 생성합니다.

매개변수
그래프 TensorFlow 그래프
이름 이 최적화 프로그램의 이름, 기본값은 "GradientDescent"입니다.
학습률 학습률, 기본값은 0.01

공개 방법

공개 문자열 getOptimizerName ()

최적화 프로그램의 이름을 가져옵니다.

보고
  • 최적화 프로그램 이름입니다.

공개 문자열 toString ()