From 6b31e3856de872ba0a576722316efd93fc60e261 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Zeng Jinle <32832641+sneaxiy@users.noreply.github.com> Date: Sat, 21 Sep 2019 21:45:15 +0800 Subject: [PATCH] Add Chinese doc of AdadeltaOptimizer (#1174) * add AdadeltaOptimizer cn doc, test=develop * refine adadelta optimizer doc again, test=develop --- doc/fluid/api_cn/optimizer_cn.rst | 1 + .../optimizer_cn/AdadeltaOptimizer_cn.rst | 70 +++++++++++++++++++ 2 files changed, 71 insertions(+) create mode 100644 doc/fluid/api_cn/optimizer_cn/AdadeltaOptimizer_cn.rst diff --git a/doc/fluid/api_cn/optimizer_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/optimizer_cn.rst index dadf363ea..8cd66fe68 100644 --- a/doc/fluid/api_cn/optimizer_cn.rst +++ b/doc/fluid/api_cn/optimizer_cn.rst @@ -9,6 +9,7 @@ fluid.optimizer :maxdepth: 1 optimizer_cn/Adadelta_cn.rst + optimizer_cn/AdadeltaOptimizer_cn.rst optimizer_cn/Adagrad_cn.rst optimizer_cn/AdagradOptimizer_cn.rst optimizer_cn/Adam_cn.rst diff --git a/doc/fluid/api_cn/optimizer_cn/AdadeltaOptimizer_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/optimizer_cn/AdadeltaOptimizer_cn.rst new file mode 100644 index 000000000..12e58e0a6 --- /dev/null +++ b/doc/fluid/api_cn/optimizer_cn/AdadeltaOptimizer_cn.rst @@ -0,0 +1,70 @@ +.. _cn_api_fluid_optimizer_AdadeltaOptimizer: + +AdadeltaOptimizer +------------------------------- + +.. py:class:: paddle.fluid.optimizer.AdadeltaOptimizer(learning_rate, epsilon=1.0e-6, rho=0.95, regularization=None, name=None) + +**注意:此接口不支持稀疏参数更新。** + +Adadelta优化器,具体细节可参考论文 `ADADELTA: AN ADAPTIVE LEARNING RATE METHOD `_ 。 + +更新公式如下: + +.. math:: + + E(g_t^2) &= \rho * E(g_{t-1}^2) + (1-\rho) * g^2\\ + learning\_rate &= \sqrt{ ( E(dx_{t-1}^2) + \epsilon ) / ( E(g_t^2) + \epsilon ) }\\ + E(dx_t^2) &= \rho * E(dx_{t-1}^2) + (1-\rho) * (-g*learning\_rate)^2 + + +参数: + - **learning_rate** (float|Variable) - 全局学习率。 + - **epsilon** (float) - 维持数值稳定性的浮点型值,默认值为1.0e-6。 + - **rho** (float) - 算法中的衰减率,默认值为0.95。 + - **regularization** (WeightDecayRegularizer,可选) - 正则化方法,例如fluid.regularizer.L2DecayRegularizer等。默认值为None,表示无正则化。 + - **name** (str,可选) – 该参数供开发人员打印调试信息时使用,具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` ,默认值为None。 + +**代码示例** + +.. code-block:: python + + import paddle.fluid as fluid + + image = fluid.layers.data(name='image', shape=[28], dtype='float32') + fc = fluid.layers.fc(image, size=10) + cost = fluid.layers.reduce_mean(fc) + optimizer = fluid.optimizer.AdadeltaOptimizer( + learning_rate=0.0003, epsilon=1.0e-6, rho=0.95) + optimizer_ops, params_grads = optimizer.minimize(cost) + + +.. py:method:: minimize(loss, startup_program=None, parameter_list=None, no_grad_set=None, grad_clip=None) + +为训练网络添加反向和参数优化部分,进而使损失最小化。 + +参数: + - **loss** (Variable) – 优化器的损失变量。 + - **startup_program** (Program,可选) – 参数所在的startup program。默认值为None,表示 :ref:`cn_api_fluid_default_startup_program` 。 + - **parameter_list** (list(Variable),可选) – 待更新的参数列表。默认值为None,表示所有参数均需要更新。 + - **no_grad_set** (set,可选) – 无需计算梯度的变量集合。默认值为None,表示所有变量均需计算梯度。 + - **grad_clip** (GradClipBase,可选) – 梯度裁剪的策略,目前仅在动态图模式下有效。 + +返回: tuple(optimize_ops, params_grads),其中optimize_ops为参数优化OP列表;param_grads为由(param, param_grad)组成的列表,其中param和param_grad分别为参数和参数的梯度。 + +返回类型: tuple + +**代码示例** + +.. code-block:: python + + import paddle.fluid as fluid + + image = fluid.layers.data(name='image', shape=[28], dtype='float32') + fc = fluid.layers.fc(image, size=10) + cost = fluid.layers.reduce_mean(fc) + optimizer = fluid.optimizer.AdadeltaOptimizer( + learning_rate=0.0003, epsilon=1.0e-6, rho=0.95) + optimizer_ops, params_grads = optimizer.minimize(cost) + + -- GitLab