ResourceApplyAdaMax

публичный финальный класс ResourceApplyAdaMax

Обновите *var в соответствии с алгоритмом AdaMax.

m_t <- beta1 * m_{t-1} + (1 - beta1) * g v_t <- max(beta2 * v_{t-1}, abs(g)) переменная <- переменная - скорость_обучения / (1 - beta1^ t) *m_t/(v_t + эпсилон)

Вложенные классы

сорт ResourceApplyAdaMax.Options Дополнительные атрибуты для ResourceApplyAdaMax

Константы

Нить OP_NAME Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.

Публичные методы

статический <T расширяет TType > ResourceApplyAdaMax
create ( Область видимости , Операнд <?> var, Операнд <?> m, Операнд <?> v, Операнд <T> beta1Power, Операнд <T> lr, Операнд <T> beta1, Операнд <T> beta2, Операнд <T > эпсилон, Операнд <T> град, Опции... опции)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию ResourceApplyAdaMax.
статический ResourceApplyAdaMax.Options
useLocking (логическое значение useLocking)

Унаследованные методы

Константы

общедоступная статическая финальная строка OP_NAME

Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.

Постоянное значение: «ResourceApplyAdaMax».

Публичные методы

public static ResourceApplyAdaMax create ( Область действия, Операнд <?> var, Операнд <?> m, Операнд <?> v, Операнд <T> beta1Power, Операнд <T> lr, Операнд <T> beta1, Операнд <T> beta2, Операнд <T> эпсилон, Операнд <T> град, Опции... опции)

Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию ResourceApplyAdaMax.

Параметры
объем текущий объем
вар Должно быть из переменной().
м Должно быть из переменной().
в Должно быть из переменной().
бета1Power Должно быть скаляр.
лр Коэффициент масштабирования. Должно быть скаляр.
бета1 Фактор импульса. Должно быть скаляр.
бета2 Фактор импульса. Должно быть скаляр.
эпсилон Риджовый термин. Должно быть скаляр.
выпускник Градиент.
параметры содержит значения необязательных атрибутов
Возврат
  • новый экземпляр ResourceApplyAdaMax

общедоступный статический ResourceApplyAdaMax.Options useLocking (логическое значение useLocking)

Параметры
использоватьLocking Если «True», обновление тензоров var, m и v будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может вызывать меньше конфликтов.