एडामैक्स

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

AdaMax अनुकूलक।

अनंत-मानदंड पर आधारित एडम का एक प्रकार।

संदर्भ: "एडम - स्टोकेस्टिक अनुकूलन के लिए एक विधि" की धारा 7

  • घोषणा

    public typealias Model = Model
  • सीखने की दर.

    घोषणा

    public var learningRate: Float
  • क्षय दर का उपयोग ग्रेडिएंट्स के पहले क्षण (माध्य) का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है।

    घोषणा

    public var beta1: Float
  • क्षय दर का उपयोग घातीय रूप से भारित अनंत मानदंड का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है।

    घोषणा

    public var beta2: Float
  • संख्यात्मक स्थिरता में सुधार के लिए हर में एक छोटा अदिश जोड़ा गया।

    घोषणा

    public var epsilon: Float
  • सीखने की दर में गिरावट.

    घोषणा

    public var decay: Float
  • कदम गिनती.

    घोषणा

    public var step: Int
  • वज़न के पहले क्षण.

    घोषणा

    public var firstMoments: Model.TangentVector
  • वज़न का चरघातांकीय रूप से भारित अनंत मानदंड।

    घोषणा

    public var infinityNorm: Model.TangentVector
  • नोट: डिफ़ॉल्ट पैरामीटर पेपर में दिए गए मापदंडों का पालन करते हैं।

    घोषणा

    public init(
      for model: __shared Model,
      learningRate: Float = 0.002,
      beta1: Float = 0.9,
      beta2: Float = 0.999,
      epsilon: Float = 1e-8,
      decay: Float = 0
    )
  • घोषणा

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

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