tf.keras.optimizers.Adagrad
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Оптимизатор, реализующий алгоритм Adagrad.
Наследуется от: Optimizer
tf.keras.optimizers.Adagrad(
learning_rate=0.001, initial_accumulator_value=0.1, epsilon=1e-07,
name='Adagrad', **kwargs
)
Adagrad — это оптимизатор с параметрически-специфическими скоростями обучения, которые адаптируются в зависимости от частоты обновления параметра во время обучения. Чем больше обновлений получает параметр, тем меньше обновления.
| Аргументы | |
|---|---|
learning_rate | Значение с плавающей точкой, или расписание, которое является tf.keras.optimizers.schedules.LearningRateSchedule. Скорость обучения. |
initial_accumulator_value | Значение с плавающей точкой. Начальное значение для аккумуляторов, должно быть неотрицательным. |
epsilon | Малое значение с плавающей точкой для предотвращения нулевого знаменателя. |
name | Необязательный префикс имени для операций, созданных при применении градиентов. По умолчанию "Adagrad". |
**kwargs | Параметры ключевых слов. Допускается одно из значений "clipnorm" или "clipvalue". "clipnorm" (вещественное число) обрезает градиенты по норме; "clipvalue" (вещественное число) обрезает градиенты по значению. |
Ссылка:
| Исключения | |
|---|---|
ValueError | в случае каких-либо недопустимых аргументов. |
© 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/r2.4/api_docs/python/tf/keras/optimizers/Adagrad
