microsoftml.sgd_optimizer: стохастический градиентный спуск
Использование
microsoftml.sgd_optimizer(learning_rate: numbers.Real = None,
momentum: numbers.Real = None, nag: bool = None,
weight_decay: numbers.Real = None,
l_rate_red_ratio: numbers.Real = None,
l_rate_red_freq: numbers.Real = None,
l_rate_red_error_ratio: numbers.Real = None)
Описание
Оптимизатор стохастического градиентного спуска.
Аргументы
learning_rate;
Скорость обучения (параметры).
momentum
Время импульса (параметры).
nag
Используйте ускоренный градиент Нестерова (параметры).
weight_decay
Уменьшение веса (параметры).
l_rate_red_ratio
Коэффициент снижения скорости обучения (параметры).
l_rate_red_freq
Коэффициент снижения скорости обучения (параметры).
l_rate_red_error_ratio
Относительный критерий сокращения ошибок для снижения скорости обучения (параметры).
См. также
Обратная связь
https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Ожидается в ближайшее время: в течение 2024 года мы постепенно откажемся от GitHub Issues как механизма обратной связи для контента и заменим его новой системой обратной связи. Дополнительные сведения см. в разделеОтправить и просмотреть отзыв по