TensorFlow.js 中的 tf.train.adagrad() 函数

在 TensorFlow.js 中，tf.train.adagrad() 函数是一个使用 Adagrad 算法进行优化的随机梯度下降优化器。Adagrad 是一种自适应学习率算法，它使用先前的梯度历史来调整每个参数的学习率。它可以自动缩放梯度，从而可以使训练更快地收敛。

该函数的语法如下：

tf.train.adagrad(learningRate, initialAccumulatorValue)

其中，learningRate 是学习率，initialAccumulatorValue 是每个参数的初始累加器值，用于对 AdaGrad 更新进行偏置校正。默认值为0.1。

用法示例

以下是一个使用 tf.train.adagrad() 函数的示例：

const model = tf.sequential({
  layers: [
    tf.layers.dense({inputShape: [64], units: 32, activation: 'relu'}),
    tf.layers.dense({units: 10, activation: 'softmax'})
  ]
});

const optimizer = tf.train.adagrad(0.01);

model.compile({
  optimizer: optimizer,
  loss: 'categoricalCrossentropy',
  metrics: ['accuracy'],
});

async function train() {
  const x = tf.ones([10, 64]);
  const y = tf.ones([10, 10]);
  await model.fit(x, y, {
    epochs: 10,
    batchSize: 32,
  });
}

train();

在上面的示例中，我们首先创建一个具有两个全连接层的模型，并初始化一个 Adagrad 优化器。然后，我们使用 model.compile() 函数来指定损失、优化器和度量标准。最后，我们使用 model.fit() 函数来训练模型。

总结

tf.train.adagrad() 函数是 TensorFlow.js 中可用的优化器之一，它可以自动缩放梯度并调整每个参数的学习率。使用此函数，可以更快地将模型训练时间收敛到最小值。