forked from mindspore-Ecosystem/mindspore
61 lines
2.9 KiB
ReStructuredText
61 lines
2.9 KiB
ReStructuredText
mindspore.nn.Adadelta
|
||
=====================
|
||
|
||
.. py:class:: mindspore.nn.Adadelta(params, learning_rate=1.0, rho=0.9, epsilon=1e-6, loss_scale=1.0, weight_decay=0.0)
|
||
|
||
Adadelta算法的实现。
|
||
|
||
Adadelta用于在线学习和随机优化。
|
||
请参阅论文 `ADADELTA: AN ADAPTIVE LEARNING RATE METHOD <https://arxiv.org/pdf/1212.5701.pdf>`_.
|
||
|
||
.. math::
|
||
\begin{array}{ll} \\
|
||
accum_{t} = \rho * accum_{t-1} + (1 - \rho) * g_{t}^2 \\
|
||
update_{t} = \sqrt{accum\_update_{t-1} + \epsilon} * \frac{g_{t}}{\sqrt{accum_{t} + \epsilon}} \\
|
||
accum\_update_{t} = \rho * accum\_update_{t-1} + (1 - \rho) * update_{t}^2 \\
|
||
w_{t} = w_{t-1} - \gamma * update_{t}
|
||
\end{array}
|
||
|
||
其中 :math:`g` 代表 `grads` ， :math:`\gamma` 代表 `learning_rate` ， :math:`p` 代表 `rho` ，
|
||
:math:`\epsilon` 代表 `epsilon` ， :math:`w` 代表 `params` ，
|
||
:math:`accum` 表示累加器， :math:`accum\_update` 表示累加器更新，
|
||
:math:`t` 代表当前step。
|
||
|
||
.. 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_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：1.0。
|
||
|
||
.. include:: mindspore.nn.optim_arg_dynamic_lr.rst
|
||
|
||
- **rho** (float) - 衰减率，应在 [0.0, 1.0] 范围内。默认值：0.9。
|
||
- **epsilon** (float) - 分母添加项，非负数。默认值：1e-6。
|
||
|
||
.. include:: mindspore.nn.optim_arg_loss_scale.rst
|
||
|
||
- **weight_decay** (Union[float, int]) - 权重衰减值，必须大于等于0.0。默认值：0.0。
|
||
|
||
输入：
|
||
- **grads** (tuple[Tensor]) - 优化器中 `params` 的梯度，形状（shape）和数据类型与 `params` 相同。数据类型为float16或float32。
|
||
|
||
输出：
|
||
Tensor[bool]，值为True。
|
||
|
||
异常：
|
||
- **TypeError** - `learning_rate` 不是int、float、Tensor、Iterable或 `LearningRateSchedule` 。
|
||
- **TypeError** - `parameters` 的元素是 `Parameter` 或字典。
|
||
- **TypeError** - `rho` 、 `epsilon` 或 `loss_scale` 不是float。
|
||
- **TypeError** - `weight_decay` 不是float或int。
|
||
- **ValueError** - `rho` 不在范围 [0.0, 1.0] 内。
|
||
- **ValueError** - `loss_scale` 小于或等于0。
|
||
- **ValueError** - `learning_rate` 、 `epsilon` 或 `weight_decay` 小于0。
|