АМСГрад

public class AMSGrad<Model: Differentiable & KeyPathIterable>: Optimizer
where
  Model.TangentVector: VectorProtocol & PointwiseMultiplicative & ElementaryFunctions
    & KeyPathIterable,
  Model.TangentVector.VectorSpaceScalar == Float

Оптимизатор АМСГрад.

Этот алгоритм представляет собой модификацию Адама с лучшими свойствами сходимости при приближении к локальному оптимуму.

Ссылка: «О сближении Адама и за его пределами».

  • Декларация

    public typealias Model = Model

  • Скорость обучения.

    Декларация

    public var learningRate: Float

  • Коэффициент, используемый для расчета первого и второго моментов градиентов.

    Декларация

    public var beta1: Float

  • Коэффициент, используемый для расчета первого и второго моментов градиентов.

    Декларация

    public var beta2: Float

  • К знаменателю добавлен небольшой скаляр для улучшения численной стабильности.

    Декларация

    public var epsilon: Float

  • Скорость обучения снижается.

    Декларация

    public var decay: Float

  • Текущий шаг.

    Декларация

    public var step: Int

  • Первые мгновения весов.

    Декларация

    public var firstMoments: Model.TangentVector

  • Вторые моменты весов.

    Декларация

    public var secondMoments: Model.TangentVector

  • Максимум вторых моментов весов.

    Декларация

    public var secondMomentsMax: Model.TangentVector

  • Декларация

    public init(
  for model: __shared Model,
  learningRate: Float = 1e-3,
  beta1: Float = 0.9,
  beta2: Float = 0.999,
  epsilon: Float = 1e-8,
  decay: Float = 0
)

  • Декларация

    public func update(_ model: inout Model, along direction: Model.TangentVector)

  • Декларация

    public required init(copying other: AMSGrad, to device: Device)