পাবলিক ফাইনাল ক্লাস ResourceApplyAdaMax
AdaMax অ্যালগরিদম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
m_t <- beta1 * m_{t-1} + (1 - beta1) * g v_t <- max(beta2 * v_{t-1}, abs(g)) ভেরিয়েবল <- পরিবর্তনশীল - লার্নিং_রেট / (1 - beta1^ t) * m_t / (v_t + epsilon)
নেস্টেড ক্লাস
| ক্লাস | ResourceApplyAdaMax.Options | ResourceApplyAdaMax এর জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য | |
ধ্রুবক
| স্ট্রিং | OP_NAME | এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত |
পাবলিক পদ্ধতি
| স্ট্যাটিক <T TType > ResourceApplyAdaMax প্রসারিত করে | |
| স্ট্যাটিক রিসোর্সঅ্যাপ্লাইএডাম্যাক্স।অপশন | ইউজ লকিং (বুলিয়ান ইউজ লকিং) |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
ধ্রুবক
সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং OP_NAME
এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত
ধ্রুবক মান: "ResourceApplyAdaMax"
পাবলিক পদ্ধতি
পাবলিক স্ট্যাটিক রিসোর্স অ্যাপলিএডাম্যাক্স তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <?> var, অপারেন্ড <?> m, অপারেন্ড <?> v, অপারেন্ড <T> beta1Power, Operand <T> lr, Operand <T> beta1, Operand <T> beta2, Operand <T> epsilon, Operand <T> grad, অপশন... বিকল্প)
একটি নতুন ResourceApplyAdaMax অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।
পরামিতি
| সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
|---|---|
| var | একটি পরিবর্তনশীল() থেকে হওয়া উচিত। |
| মি | একটি পরিবর্তনশীল() থেকে হওয়া উচিত। |
| v | একটি পরিবর্তনশীল() থেকে হওয়া উচিত। |
| বিটা 1 পাওয়ার | একটি স্কেলার হতে হবে। |
| lr | স্কেলিং ফ্যাক্টর। একটি স্কেলার হতে হবে। |
| beta1 | মোমেন্টাম ফ্যাক্টর। একটি স্কেলার হতে হবে। |
| beta2 | মোমেন্টাম ফ্যাক্টর। একটি স্কেলার হতে হবে। |
| epsilon | রিজ শব্দ। একটি স্কেলার হতে হবে। |
| স্নাতক | গ্রেডিয়েন্ট। |
| বিকল্প | ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য মান বহন করে |
রিটার্নস
- ResourceApplyAdaMax এর একটি নতুন উদাহরণ
পাবলিক স্ট্যাটিক রিসোর্স এ্যাডাম্যাক্স। অপশন ইউজ লকিং (বুলিয়ান ইউজ লকিং)
পরামিতি
| লকিং ব্যবহার করুন | যদি 'True' হয়, var, m, এবং v টেনসরগুলির আপডেট করা একটি লক দ্বারা সুরক্ষিত হবে; অন্যথায় আচরণটি অনির্ধারিত, তবে কম বিরোধ প্রদর্শন করতে পারে। |
|---|