adaptive moment estimation(自适应矩估计)

tf.train.AdamOptimizer(
learning_rate=0.001,
beta1=0.9,
beta2=0.999,
epsilon=1e-08,
use_locking=False,
name='Adam'
)
参数:
learning_rate: (学习率)张量或者浮点数
beta1:  浮点数或者常量张量 ,表示 The exponential decay rate for the 1st moment estimates.
beta2:  浮点数或者常量张量 ,表示 The exponential decay rate for the 2nd moment estimates.
epsilon: A small constant for numerical stability. This epsilon is "epsilon hat" in the Kingma and Ba paper (in the formula just before Section 2.1), not the epsilon in Algorithm 1 of the paper.
use_locking: 为True时锁定更新
name:  梯度下降名称,默认为 "Adam"

tf.train.AdamOptimizer 优化器的更多相关文章

  1. tf.train.MomentumOptimizer 优化器

    tf.train.MomentumOptimizer( learning_rate, momentum, use_locking=False, use_nesterov=False, name='Mo ...

  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. DNN网络(三)python下用Tensorflow实现DNN网络以及Adagrad优化器

    摘自: https://www.kaggle.com/zoupet/neural-network-model-for-house-prices-tensorflow 一.实现功能简介: 本文摘自Kag ...

  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 tf.train.Checkpoint() 保存 / 加载 keras subclassed model

    在 subclassed_model.py 中,通过对 tf.keras.Model 进行子类化,设计了两个自定义模型. import tensorflow as tf tf.enable_eager ...

  9. 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 ...

随机推荐

  1. Python-操作XML文件

    一.python对XML文件的操作 目录 1.xml 创建 2.xml 数据查询 3.xml 数据修改 4.xml 数据删除 二. 1.xml 创建 import xml.etree.ElementT ...

  2. VS中执行汇编代码

    unsigned char shellcode[] = "\xfc\xe8\x82\x00\x00\x00\x60\x89\xe5\x31\xc0\x64\x8b\x50" &qu ...

  3. 一个使用fasttext训练的新闻文本分类器/模型

    fastext是什么? Facebook AI Research Lab 发布的一个用于快速进行文本分类和单词表示的库.优点是很快,可以进行分钟级训练,这意味着你可以在几分钟时间内就训练好一个分类模型 ...

  4. cookie sessionStorage localStorage 使用小结

    1.cookie 随http 一起发送 2.webStorage 客户端本地存储功能 可以在客户端 本地建立 一个数据库 不参与与服务器的通讯 setItem (key, value)   —— 保存 ...

  5. python win32com

    要使用Python控制MS Word,您需要先安裝win32com套件,這個套件可以到 http://sourceforge.net/projects/pywin32/ 找到.本文假設您已經正確安裝w ...

  6. [leetcode] 位操作题解

    子集 题目[78]:给定一组不含重复元素的整数数组 nums,返回该数组所有可能的子集(幂集). 示例: 输入: nums = [1,2,3] 输出: [ [3],   [1],   [2],   [ ...

  7. 使用PyTorch进行迁移学习

    概述 迁移学习可以改变你建立机器学习和深度学习模型的方式 了解如何使用PyTorch进行迁移学习,以及如何将其与使用预训练的模型联系起来 我们将使用真实世界的数据集,并比较使用卷积神经网络(CNNs) ...

  8. inux上安装mysql

    目录 1.先验证是否安装了mysql 2.先下载mysql的repo源 3.安装mysql rpm包,执行命令: 4.安装mysql,执行命令: 5.登录然后重置密码,执行: 6.执行命令赋权,重启m ...

  9. Python学习笔记:set集合类型所有方法汇总

    ################################################## 集合的作用是:# 1.获得两个集合之间某种关系的集合(比如求两个集合的交集)# 2.计算集合之间的 ...

  10. (3)SQL Server表分区

    1.简介 当一个表数据量很大时候,很自然我们就会想到将表拆分成很多小表,在执行查询时候就到各个小表去查,最后汇总数据集返回给调用者加快查询速度.比如电商平台订单表,库存表,由于长年累月读写较多,积累数 ...