Ниже приведен алгоритм Адама, представленный в книге глубокого обучения. Что касается вашего вопроса, здесь важно отметить градиент тэты (записанный как лапласиан тэты) от второго до последнего шага.
Что касается того, как TensorFlow вычисляет, это двухэтапный процесс оптимизации (то есть минимизация )
В первом шаг все необходимые ингредиенты для окончательных градиентов вычисляются. Итак, второй шаг - просто применить обновление к параметрам на основе градиентов, вычисленных на первом шаге, и скорости обучения (lr
).
О, хорошо... Я работал это вокруг с этим противным приемом. Все еще ожидая кого-то для разоблачения с "официальным" pointcut определением.
pointcut permissionCheckMethods(EhealthSession eheSess) :
(execution(public * *(.., EhealthSession)) && args(*, eheSess))
&& !within(it.___.security.PermissionsCheck);
pointcut permissionCheckMethods2(EhealthSession eheSess) :
(execution(public * *(EhealthSession)) && args(eheSess))
&& !within(it.___.security.PermissionsCheck)
&& !within(it.___.app.impl.EhealthApplicationImpl);
before(EhealthSession eheSess) throws AuthorizationException : permissionCheckMethods(eheSess)
{
Signature sig = thisJoinPointStaticPart.getSignature();
check(eheSess, sig);
}
before(EhealthSession eheSess) throws AuthorizationException : permissionCheckMethods2(eheSess)
{
Signature sig = thisJoinPointStaticPart.getSignature();
check(eheSess, sig);
}
Как насчет:
pointcut permissionCheckMethods(Session sess) :
(execution(public * *(..)) && args(.., sess));
Я думаю, это будет совпадать, если последний (или только) аргумент имеет тип Session. Меняя местами аргументы, вы также можете сопоставлять первый или единственный. Но я не знаю, возможно ли сопоставление произвольной позиции.