ResourceApplyAdaMax คลาสสุดท้ายสาธารณะ
อัปเดต '*var' ตามอัลกอริทึม AdaMax
m_t <- beta1 * m_{t-1} + (1 - beta1) * g v_t <- max(beta2 * v_{t-1}, abs(g)) ตัวแปร <- ตัวแปร - Learning_rate / (1 - beta1^ เสื้อ) * m_t / (v_t + เอปไซลอน)
คลาสที่ซ้อนกัน
| ระดับ | ResourceApplyAdaMax.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ ResourceApplyAdaMax | |
ค่าคงที่
| สตริง | OP_NAME | ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow |
วิธีการสาธารณะ
| คงที่ <T ขยาย TType > ResourceApplyAdaMax | สร้าง ( ขอบเขต ขอบเขต ตัวถูกดำเนินการ <?> var, ตัวถูกดำเนินการ <?> m, ตัว ถูกดำเนินการ <?> v, ตัวถูกดำเนินการ <T> beta1Power, ตัวดำเนินการ <T> lr, ตัวดำเนินการ <T> beta1, ตัวถูกดำเนินการ <T> beta2, ตัว ถูกดำเนินการ <T > เอปไซลอน, ตัวดำเนินการ <T> ผู้สำเร็จการศึกษา, ตัวเลือก... ตัวเลือก) วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ ResourceApplyAdaMax ใหม่ |
| ResourceApplyAdaMax.Options แบบคงที่ | useLocking (การใช้ล็อคแบบบูลีน) |
วิธีการสืบทอด
ค่าคงที่
สตริงสุดท้ายแบบคงที่สาธารณะ OP_NAME
ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow
ค่าคงที่: "ResourceApplyAdaMax"
วิธีการสาธารณะ
ResourceApplyAdaMax สาธารณะคง ที่สร้าง (ขอบเขต ขอบเขต ตัวดำเนินการ <?> var, ตัวดำเนินการ <?> m, ตัวดำเนินการ <?> v, ตัวดำเนินการ <T> beta1Power, ตัวดำเนินการ <T> lr, ตัวดำเนินการ <T> beta1, ตัวดำเนินการ <T> beta2, ตัวดำเนินการ <T> เอปไซลอน, ตัวดำเนินการ <T> ผู้สำเร็จการศึกษา ตัวเลือก... ตัวเลือก)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ ResourceApplyAdaMax ใหม่
พารามิเตอร์
| ขอบเขต | ขอบเขตปัจจุบัน |
|---|---|
| var | ควรมาจากตัวแปร () |
| ม | ควรมาจากตัวแปร () |
| โวลต์ | ควรมาจากตัวแปร () |
| เบต้า1พาวเวอร์ | ต้องเป็นสเกลาร์ |
| ล | ปัจจัยการปรับขนาด ต้องเป็นสเกลาร์ |
| เบต้า1 | ปัจจัยโมเมนตัม ต้องเป็นสเกลาร์ |
| เบต้า2 | ปัจจัยโมเมนตัม ต้องเป็นสเกลาร์ |
| เอปไซลอน | ระยะริดจ์ ต้องเป็นสเกลาร์ |
| ผู้สำเร็จการศึกษา | การไล่ระดับสี |
| ตัวเลือก | มีค่าแอตทริบิวต์ทางเลือก |
การส่งคืน
- อินสแตนซ์ใหม่ของ ResourceApplyAdaMax
ResourceApplyAdaMax.Options แบบคงที่สาธารณะ useLocking (useLocking แบบบูลีน)
พารามิเตอร์
| ใช้ล็อค | หากเป็น "จริง" การอัปเดตเทนเซอร์ var, m และ v จะได้รับการปกป้องด้วยการล็อค มิฉะนั้นพฤติกรรมจะไม่ได้กำหนดไว้ แต่อาจแสดงความขัดแย้งน้อยลง |
|---|