AMS Grad

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

AMSGrad iyileştirici.

Bu algoritma, yerel optimuma yakın olduğunda daha iyi yakınsama özelliklerine sahip olan Adam'ın bir modifikasyonudur.

Referans: “Adem ve Ötesinin Yakınsaması Üzerine”

  • beyan

    public typealias Model = Model

  • Öğrenme oranı.

    beyan

    public var learningRate: Float

  • Gradyanların birinci ve ikinci momentlerini hesaplamak için kullanılan bir katsayı.

    beyan

    public var beta1: Float

  • Gradyanların birinci ve ikinci momentlerini hesaplamak için kullanılan bir katsayı.

    beyan

    public var beta2: Float

  • Sayısal kararlılığı artırmak için paydaya küçük bir skaler eklenir.

    beyan

    public var epsilon: Float

  • Öğrenme hızının azalması.

    beyan

    public var decay: Float

  • Geçerli adım.

    beyan

    public var step: Int

  • Ağırlıkların ilk anları.

    beyan

    public var firstMoments: Model.TangentVector

  • Ağırlıkların ikinci anları.

    beyan

    public var secondMoments: Model.TangentVector

  • Ağırlıkların ikinci anlarının maksimumu.

    beyan

    public var secondMomentsMax: Model.TangentVector

  • beyan

    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
)

  • beyan

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

  • beyan

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