mindspore/docs/api/api_python/nn/mindspore.nn.AdaMax.rst

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2022-05-09 16:34:05 +08:00
.. py:class:: mindspore.nn.AdaMax(*args, **kwargs)
AdaMax算法是基于无穷范数的Adam的一种变体。
AdaMax算法详情请参阅论文 `Adam: A Method for Stochastic Optimization <https://arxiv.org/abs/1412.6980>`_
公式如下:
.. math::
\begin{array}{ll} \\
m_{t+1} = \beta_1 * m_{t} + (1 - \beta_1) * g \\
v_{t+1} = \max(\beta_2 * v_{t}, \left| g \right|) \\
w = w - \frac{l}{1 - \beta_1^{t+1}} * \frac{m_{t+1}}{v_{t+1} + \epsilon}
\end{array}
:math:`m` 代表第一个动量矩阵,:math:`v` 代表第二个动量矩阵,:math:`g` 代表梯度 `gradients` :math:`\beta_1, \beta_2` 代表衰减速率 `beta1``beta2` :math:`t` 代表当前step:math:`beta_1^t` 代表 `beta1` 的t次方 :math:`\l` 代表学习率 `learning_rate` :math:`w` 代表 `params` :math:`\epsilon` 代表 `eps`
.. note::
.. include:: mindspore.nn.optim_note_weight_decay.rst
**参数:**
- **params** (Union[list[Parameter], list[dict]]) - 必须是 `Parameter` 组成的列表或字典组成的列表。当列表元素是字典时,字典的键可以是"params"、"lr"、"weight_decay"、"grad_centralization"和"order_params"
.. include:: mindspore.nn.optim_group_param.rst
.. include:: mindspore.nn.optim_group_lr.rst
.. include:: mindspore.nn.optim_group_dynamic_weight_decay.rst
.. include:: mindspore.nn.optim_group_gc.rst
.. include:: mindspore.nn.optim_group_order.rst
- **learning_rate** (Union[float, Tensor, iterable, LearningRateSchedule]): 默认值0.001。
.. include:: mindspore.nn.optim_arg_dynamic_lr.rst
- **beta1** (float) - 第一个动量矩阵的指数衰减率。参数范围0.0,1.0。默认值0.9。
- **beta2** (float) - 第二个动量矩阵的指数衰减率。参数范围0.0,1.0。默认值0.999。
- **eps** (float) - 加在分母上的值以确保数值稳定。必须大于0。默认值1e-8。
- **weight_decay** (Union[float, int, Cell]) - 权重衰减L2 penalty。默认值0.0。
.. include:: mindspore.nn.optim_arg_dynamic_wd.rst
.. include:: mindspore.nn.optim_arg_loss_scale.rst
**输入:**
- **gradients** (tuple[Tensor]) - `params` 的梯度形状shape`params` 相同。
**输出:**
Tensor[bool]值为True。
**异常:**
- **TypeError** - `learning_rate` 不是int、float、Tensor、iterable或LearningRateSchedule。
- **TypeError** - `parameters` 的元素不是Parameter或字典。
- **TypeError** - `beta1``beta2``eps``loss_scale` 不是float。
- **TypeError** - `weight_decay` 不是float或int。
- **ValueError** - `loss_scale``eps` 小于或等于0。
- **ValueError** - `beta1``beta2` 不在0.0,1.0)范围内。
- **ValueError** - `weight_decay` 小于0。