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Python mxnet.symbol.sparse.adagrad_update用法及代碼示例


用法:

mxnet.symbol.sparse.adagrad_update(weight=None, grad=None, history=None, lr=_Null, epsilon=_Null, wd=_Null, rescale_grad=_Null, clip_gradient=_Null, name=None, attr=None, out=None, **kwargs)

參數：

  • weight：(Symbol) - 重量
  • grad：(Symbol) - 坡度
  • history：(Symbol) - 曆史
  • lr：(float, required) - 學習率
  • epsilon：(float, optional, default=1.00000001e-07) - ε
  • wd：(float, optional, default=0) - 重量衰減
  • rescale_grad：(float, optional, default=1) - 將漸變重新縮放為 grad = rescale_grad*grad。
  • clip_gradient：(float, optional, default=-1) - 將漸變剪裁到 [-clip_gradient, clip_gradient] 的範圍內 如果clip_gradient <= 0，漸變剪裁被關閉。畢業 = 最大(最小(畢業，clip_gradient)，-clip_gradient)。
  • name：(string, optional.) - 結果符號的名稱。

返回：

結果符號。

返回類型：

Symbol

AdaGrad 優化器的更新函數。

引用自Adaptive Subgradient Methods for Online Learning and Stochastic Optimization，並在http://www.jmlr.org/papers/volume12/duchi11a/duchi11a.pdf.

更新適用於：

rescaled_grad = clip(grad * rescale_grad, clip_gradient)
history = history + square(rescaled_grad)
w = w - learning_rate * rescaled_grad / sqrt(history + epsilon)

請注意，不支持權重衰減選項的非零值。

相關用法


注：本文由純淨天空篩選整理自apache.org大神的英文原創作品 mxnet.symbol.sparse.adagrad_update。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。