Python mxnet.optimizer.AdaDelta用法及代码示例

用法:
class mxnet.optimizer.AdaDelta(rho=0.9, epsilon=1e-05, **kwargs)

参数：

rho：(float) - 平方梯度和增量的衰减率。
epsilon：(float) - 小值以避免除以 0。

基础：mxnet.optimizer.optimizer.Optimizer

AdaDelta 优化器。

此类实现 AdaDelta 中说明的优化器 ADADELTA: An adaptive learning rate method ，可在 https://arxiv.org/abs/1212.5701 获得。

该优化器通过以下方式更新每个权重：

grad = clip(grad * rescale_grad + wd * weight, clip_gradient)
acc_grad = rho * acc_grad + (1. - rho) * grad * grad
delta = sqrt(acc_delta + epsilon) / sqrt(acc_grad + epsilon) * grad
acc_delta = rho * acc_delta + (1. - rho) * delta * delta
weight -= (delta + wd * weight)

除了 Optimizer 接受的参数之外，此优化器还接受以下参数。

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注：本文由纯净天空筛选整理自apache.org大神的英文原创作品 mxnet.optimizer.AdaDelta。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。