tf.train.MomentumOptimizer(

    learning_rate,

    momentum,

    use_locking=False,

    use_nesterov=False,

    name='Momentum'

)


参数：

learning_rate: （学习率）张量或者浮点数

momentum: （动量）张量或者浮点数

use_locking: 为True时锁定更新

use_nesterov:  为True时，使用 Nesterov Momentum

name:  梯度下降名称，默认为 "Momentum"

tf.train.MomentumOptimizer 优化器的更多相关文章

  1. tf.train.AdamOptimizer 优化器

    adaptive moment estimation(自适应矩估计) tf.train.AdamOptimizer( learning_rate=0.001, beta1=0.9, beta2=0.9 ...

  2. tf.train.GradientDescentOptimizer 优化器

    tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate, use_locking=False,name='GradientDescent') 参数: learn ...

  3. TensorFlow 实战（二）—— tf.train（优化算法）

    Training | TensorFlow tf 下以大写字母开头的含义为名词的一般表示一个类(class) 1. 优化器(optimizer) 优化器的基类(Optimizer base class ...

  4. tensorflow优化器-【老鱼学tensorflow】

    tensorflow中的优化器主要是各种求解方程的方法,我们知道求解非线性方程有各种方法,比如二分法.牛顿法.割线法等,类似的,tensorflow中的优化器也只是在求解方程时的各种方法. 比较常用的 ...

  5. Tensorflow 中的优化器解析

    Tensorflow:1.6.0 优化器(reference:https://blog.csdn.net/weixin_40170902/article/details/80092628) I:  t ...

  6. 优化器Optimizer

    目前最流行的5种优化器:Momentum(动量优化).NAG(Nesterov梯度加速).AdaGrad.RMSProp.Adam,所有的优化算法都是在原始梯度下降算法的基础上增加惯性和环境感知因素进 ...

  7. 莫烦大大TensorFlow学习笔记（8）----优化器

    一.TensorFlow中的优化器 tf.train.GradientDescentOptimizer:梯度下降算法 tf.train.AdadeltaOptimizer tf.train.Adagr ...

  8. TensorFlow使用记录 (六）： 优化器

    0. tf.train.Optimizer tensorflow 里提供了丰富的优化器,这些优化器都继承与 Optimizer 这个类.class Optimizer 有一些方法,这里简单介绍下: 0 ...

  9. TensorFlow从0到1之TensorFlow优化器（13）

    高中数学学过,函数在一阶导数为零的地方达到其最大值和最小值.梯度下降算法基于相同的原理,即调整系数(权重和偏置)使损失函数的梯度下降. 在回归中,使用梯度下降来优化损失函数并获得系数.本节将介绍如何使 ...

随机推荐

  1. spring总结————AOP面向切面总结

    spring总结————AOP面向切面 一.spring aop概念 spring aop面向切面编程,java是面向对象的语言. 真正的service层代码 业务逻辑层再处理业务之前和之后都要进行一 ...

  2. [深入学习C#] 匿名函数、委托和Lambda表达式

    匿名函数 匿名函数(Anonymous Function)是表示“内联”方法定义的表达式.匿名函数本身及其内部没有值或者类型,但是可以转换为兼容的委托或者表达式树类型(了解详情).匿名函数转换的计算取 ...

  3. angualrjs 总结 随记(二)

    表单控制变量form 控制变量 //字段是否未更改 fromName.inputFieldName.$pristine //字段是否更改 fromName.inputFieldName.$dirty ...

  4. 基于WxPython的GUI框架toolkit-frame介绍

    源码下载地址:https://download.csdn.net/download/zy0412326/12154342 源码下载地址:https://pan.baidu.com/s/1-s2WaQm ...

  5. 全国职业技能大赛信息安全管理与评估-第三阶段-弱口令自动爆破+读取Flag脚本

    自动爆破SSH弱口令+读取Flag #coding=utf-8 import paramiko sshc = paramiko.SSHClient() sshc.set_missing_host_ke ...

  6. CF1324D Pair of Topics 题解

    原题链接 简要题意: 有两个数组 \(a_i\),\(b_i\),求有多少组 \(a_i + a_j > b_i + b_j (i \not = j)\). 显然,纯暴力过不了这道题目. 首先, ...

  7. Building Applications with Force.com and VisualForce(Dev401)(十七):Data Management: Data management Tools

    ev401-018:Data Management: Data management ToolsModule Objectives1.List objects exposed in the impor ...

  8. coding++：Spring Boot全局事务解释及使用（一）

    Spring 事务的入口: TxAdviceBeanDefinitionParser 解释 <tx:advice/> 这里将解析tx的配置. @Override protected Cla ...

  9. coding++：Java 中Model 与 实体的区别

    model的字段>entity的字段,并且model的字段属性可以与entity不一致,model是用于前端页面数据展示的,而entity则是与数据库进行交互做存储用途. 举个例子: 比如在存储 ...

  10. coding++：Java读写到览器Cookies中

    首先我们认识下什么是cookies: cookie实际上是一个存在你硬盘里的数据,但是这些数据很特殊,只能由web应用提交给浏览器帮助存储,并且我们还能读取浏览器存在本地的cookie web应用一般 ...