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mindspore.nn.AdaMax
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.. py:class:: mindspore.nn.AdaMax(params, learning_rate=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999, eps=1e-08, weight_decay=0.0, loss_scale=1.0)
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AdaMax算法是基于无穷范数的Adam的一种变体。
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AdaMax算法详情请参阅论文 `Adam: A Method for Stochastic Optimization <https://arxiv.org/abs/1412.6980>`_。
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公式如下：
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.. math::
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\begin{array}{ll} \\
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m_{t+1} = \beta_1 * m_{t} + (1 - \beta_1) * g \\
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v_{t+1} = \max(\beta_2 * v_{t}, \left| g \right|) \\
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w = w - \frac{l}{1 - \beta_1^{t+1}} * \frac{m_{t+1}}{v_{t+1} + \epsilon}
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\end{array}
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: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` 和 `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` 。
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.. note::
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.. include:: mindspore.nn.optim_note_weight_decay.rst
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**参数：**
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- **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"：
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.. include:: mindspore.nn.optim_group_param.rst
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.. include:: mindspore.nn.optim_group_lr.rst
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.. include:: mindspore.nn.optim_group_dynamic_weight_decay.rst
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.. include:: mindspore.nn.optim_group_gc.rst
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.. include:: mindspore.nn.optim_group_order.rst
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- **learning_rate** (Union[float, Tensor, iterable, LearningRateSchedule]): 默认值：0.001。
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.. include:: mindspore.nn.optim_arg_dynamic_lr.rst
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- **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。
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- **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。
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- **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。
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- **weight_decay** (Union[float, int, Cell]) - 权重衰减（L2 penalty）。默认值：0.0。
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.. include:: mindspore.nn.optim_arg_dynamic_wd.rst
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.. include:: mindspore.nn.optim_arg_loss_scale.rst
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**输入：**
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- **gradients** (tuple[Tensor]) - `params` 的梯度，形状（shape）与 `params` 相同。
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**输出：**
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Tensor[bool]，值为True。
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**异常：**
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- **TypeError** - `learning_rate` 不是int、float、Tensor、iterable或LearningRateSchedule。
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- **TypeError** - `parameters` 的元素不是Parameter或字典。
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- **TypeError** - `beta1` 、`beta2` 、 `eps` 或 `loss_scale` 不是float。
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- **TypeError** - `weight_decay` 不是float或int。
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- **ValueError** - `loss_scale` 或 `eps` 小于或等于0。
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- **ValueError** - `beta1` 、`beta2` 不在（0.0,1.0）范围内。
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- **ValueError** - `weight_decay` 小于0。
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