ResourceApplyAdamWithAmsgrad

genel final sınıfı ResourceApplyAdamWithAmsgrad

'*var'ı Adam algoritmasına göre güncelleyin.

$$\text{lr}_t := \mathrm{learning_rate} * \sqrt{1 - \beta_2^t} / (1 - \beta_1^t)$$$$m_t := \beta_1 * m_{t-1} + (1 - \beta_1) * g$$$$v_t := \beta_2 * v_{t-1} + (1 - \beta_2) * g * g$$$$\hat{v}_t := max{\hat{v}_{t-1}, v_t}$$$$\text{variable} := \text{variable} - \text{lr}_t * m_t / (\sqrt{\hat{v}_t} + \epsilon)$$

İç İçe Sınıflar

sınıf ResourceApplyAdamWithAmsgrad.Options ResourceApplyAdamWithAmsgrad için isteğe bağlı özellikler

Sabitler

Sicim OP_NAME Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Genel Yöntemler

static <T, TType'ı genişletir > ResourceApplyAdamWithAmsgrad
create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <?> var, İşlenen <?> m, İşlenen <?> v, İşlenen <?> vhat, İşlenen <T> beta1Power, İşlenen <T> beta2Power, İşlenen <T> lr, İşlenen <T > beta1, İşlenen <T> beta2, İşlenen <T> epsilon, İşlenen <T> grad, Seçenekler... seçenekler)
Yeni bir ResourceApplyAdamWithAmsgrad işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
statik ResourceApplyAdamWithAmsgrad.Options
useLocking (Boolean useLocking)

Kalıtsal Yöntemler

Sabitler

genel statik son Dize OP_NAME

Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Sabit Değer: "ResourceApplyAdamWithAmsgrad"

Genel Yöntemler

public static ResourceApplyAdamWithAmsgrad create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <?> var, İşlenen <?> m, İşlenen <?> v, İşlenen <?> vhat, İşlenen <T> beta1Power, İşlenen <T> beta2Power, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> beta1, İşlenen <T> beta2, İşlenen <T> epsilon, İşlenen <T> grad, Seçenekler... seçenekler)

Yeni bir ResourceApplyAdamWithAmsgrad işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.

Parametreler
kapsam mevcut kapsam
var Bir Variable()'dan olmalıdır.
M Bir Variable()'dan olmalıdır.
v Bir Variable()'dan olmalıdır.
ne Bir Variable()'dan olmalıdır.
beta1Güç Bir skaler olmalı.
beta2Power Bir skaler olmalı.
IR Ölçekleme faktörü. Bir skaler olmalı.
beta1 Momentum faktörü. Bir skaler olmalı.
beta2 Momentum faktörü. Bir skaler olmalı.
epsilon Ridge terimi. Bir skaler olmalı.
mezun Gradyan.
seçenekler isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır
İadeler
  • ResourceApplyAdamWithAmsgrad'ın yeni bir örneği

genel statik ResourceApplyAdamWithAmsgrad.Options useLocking (Boolean useLocking)

Parametreler
KullanımKilitleme 'Doğru' ise var, m ve v tensörlerinin güncellenmesi bir kilitle korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır ancak daha az çekişme sergileyebilir.