アダマックス

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

AdaMax オプティマイザー。

無限規範に基づいたアダムの変形。

参考： 「Adam - 確率的最適化の手法」のセクション 7

  • 宣言

    public typealias Model = Model

  • 学習率。

    宣言

    public var learningRate: Float

  • 勾配の最初のモーメント (平均) を推定するために使用される減衰率。

    宣言

    public var beta1: Float

  • 指数関数的に重み付けされた無限ノルムを推定するために使用される減衰率。

    宣言

    public var beta2: Float

  • 数値の安定性を向上させるために、分母に小さなスカラーが追加されました。

    宣言

    public var epsilon: Float

  • 学習率が低下します。

    宣言

    public var decay: Float

  • 歩数。

    宣言

    public var step: Int

  • 重みの最初の瞬間。

    宣言

    public var firstMoments: Model.TangentVector

  • 指数関数的に重み付けされた重みの無限ノルム。

    宣言

    public var infinityNorm: Model.TangentVector

  • 注: デフォルトのパラメータは、論文で提供されているパラメータに従います。

    宣言

    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
)

  • 宣言

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

  • 宣言

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