ResourceApplyAdaMax

lớp cuối cùng công khai ResourceApplyAdaMax

Cập nhật '*var' theo thuật toán AdaMax.

m_t <- beta1 * m_{t-1} + (1 - beta1) * g v_t <- max(beta2 * v_{t-1}, abs(g)) biến <- biến - learning_rate / (1 - beta1^ t) * m_t / (v_t + epsilon)

lớp học ResourceApplyAdaMax.Options Thuộc tính tùy chọn cho ResourceApplyAdaMax

Sợi dây OP_NAME Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow

tĩnh <T mở rộng TType > ResourceApplyAdaMax	tạo ( Phạm vi phạm vi, Toán hạng <?> var, Toán hạng <?> m, Toán hạng <?> v, Toán hạng <T> beta1Power, Toán hạng <T> lr, Toán hạng <T> beta1, Toán hạng <T> beta2, Toán hạng <T > epsilon, Toán hạng <T> grad, Tùy chọn... tùy chọn) Phương thức gốc để tạo một lớp bao bọc một hoạt động ResourceApplyAdaMax mới.
tĩnh ResourceApplyAdaMax.Options	useLocking (Boolean useLocking)

boolean cuối cùng	bằng (Đối tượng obj)
int cuối cùng	Mã Băm ()
Hoạt động	ồ () Trả về đơn vị tính toán này dưới dạng một `Operation` .
chuỗi cuối cùng	toString ()

Từ lớp java.lang.Object

môi trường thực thi trừu tượng	env () Trả về môi trường thực thi mà op này được tạo trong đó.
hoạt động trừu tượng	ồ () Trả về đơn vị tính toán này dưới dạng một `Operation` .

Hằng số

Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow

Giá trị không đổi: "ResourceApplyAdaMax"

Phương thức gốc để tạo một lớp bao bọc một hoạt động ResourceApplyAdaMax mới.

phạm vi	phạm vi hiện tại
var	Phải từ một Biến().
tôi	Phải từ một Biến().
v	Phải từ một Biến().
beta1Power	Phải là một vô hướng.
lr	Yếu tố nhân rộng. Phải là một vô hướng.
beta1	Yếu tố động lượng. Phải là một vô hướng.
beta2	Yếu tố động lượng. Phải là một vô hướng.
epsilon	Thuật ngữ sườn núi. Phải là một vô hướng.
tốt nghiệp	Độ dốc.
tùy chọn	mang các giá trị thuộc tính tùy chọn

sử dụngKhóa	Nếu `True`, việc cập nhật các tensor var, m và v sẽ được bảo vệ bằng khóa; mặt khác, hành vi không được xác định, nhưng có thể ít gây tranh cãi hơn.