tf.keras.optimizers.schedules.PolynomialDecay

Расписание изменения скорости обучения, использующее полиномиальное расписание.

Наследуется от: LearningRateSchedule

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.keras.optimizers.schedules.PolynomialDecay, `tf.compat.v2.keras.optimizers.schedules.PolynomialDecay`, `tf.compat.v2.optimizers.schedules.PolynomialDecay`

tf.keras.optimizers.schedules.PolynomialDecay(
    initial_learning_rate, decay_steps, end_learning_rate=0.0001, power=1.0,
    cycle=False, name=None
)

Аргументы
`initial_learning_rate`	Скалярное значение `float32` или `float64` `Tensor` или число Python. Начальная скорость обучения.
`decay_steps`	Скалярное значение `int32` или `int64` `Tensor` или число Python. Должно быть положительным. См. вычисление распада выше.
`end_learning_rate`	Скалярное значение `float32` или `float64` `Tensor` или число Python. Минимальная конечная скорость обучения.
`power`	Скалярное значение `float32` или `float64` `Tensor` или число Python. Степень полинома. По умолчанию линейная, 1.0.
`cycle`	Булево значение, циклически ли следует превышать decay_steps.
`name`	Строка. Необязательное имя операции. По умолчанию 'PolynomialDecay'.

Методы

`from_config`

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

Создает объект LearningRateSchedule из его конфигурации.

Аргументы
`config`	Результат `get_config()`.

Возвращаемое значение
Экземпляр `LearningRateSchedule` .

`get_config`

Просмотреть исходный код

get_config()

`call`

Просмотреть исходный код

__call__(
    step
)

Вызов себя как функции.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/keras/optimizers/schedules/PolynomialDecay