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默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率,对频繁变化的参数以更小的步长进行更新,而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和:梯度累加和用来调整学习步长。
取值范围(0,1],默认值为1.00E-08。 学习率(learning_rate) 是 Double 决定优化器在优化方向上前进步长的参数。取值范围(0,1],默认值为0.001。
最小值:1.0E-8 最大值:1 max_iterator_num Integer 迭代次数。
最小值:1.0E-8 最大值:1 max_iterator_num Integer 迭代次数。
默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率,对频繁变化的参数以更小的步长进行更新,而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和:梯度累加和用来调整学习步长。
最小值:1.0E-8 最大值:1 max_iterator_num Integer 迭代次数。
最小值:1.0E-8 最大值:1 max_iterator_num 是 Integer 迭代次数。
最小值:1.0E-8 最大值:1 max_iterator_num 是 Integer 迭代次数。
最小值:1.0E-8 最大值:1 max_iterator_num 是 Integer 迭代次数。