sannp.propの書式

sannp.propのテンプレートは、 sannp --temp で出力できます。

行頭が#または!の行はコメントとして扱われます。

restart
デフォルト:0

0の場合、最初から学習を実行します。1の場合、ニューラルネットワークの情報をsannp.data、sannp.data_eまたはsannp.data_qから読み込み、学習を再開します。

withCharge
デフォルト:0

電荷の計算を行う(1)か行わない(0)かの指定です。

directSF
デフォルト:-1

対称関数の正規化をミニバッチ内で行う(1)か、サンプル全体で行う(0)かの指定です。負の値を指定した場合、Behler対称関数ならサンプル全体、Many-Body対称関数ならミニバッチ内になります。

symmFunc
デフォルト:behler

対称関数を指定します。behler、many-bodyが指定できます。

m2
デフォルト:100

Many-Body対称関数のパラメータ M2 です。

m3
デフォルト:10

Many-Body対称関数のパラメータ M3 です。

rinner
デフォルト:0.0

Many-Body対称関数のパラメータ Rinner (Å)です。

router
デフォルト:6.0

Behler対称関数のパラメータ Rc (Å)、またはMany-Body対称関数のパラメータ Router (Å)です。

layers
デフォルト:2

ニューラルネットワークの隠れ層の層数です。

nodes
デフォルト:512

ニューラルネットワークのノード数です。

activ
デフォルト:tanh

ニューラルネットワークの活性化関数です。asis（使用しない）、sigmoid、tanh、eLUが指定できます。

batches
デフォルト:64

学習時のミニバッチサイズです。

epochs
デフォルト:5000

学習時の繰り返し回数の上限です。

renormLoss
デフォルト:0

損失関数の正規化を行う(1)か行わない(0)かの指定です。

rmseEnergy
デフォルト:0.50

学習が収束したか判定するためのエネルギー残差(RMS)の閾値(eV/atom)です。

rmseForce
デフォルト:0.50

学習が収束したか判定するための力の残差(RMS)の閾値(eV/Å)です。

rmseCharge
デフォルト:0.05

学習が収束したか判定するための電荷の残差(RMS)の閾値(e)です。

coefEnergy
デフォルト:1.00

エネルギーの損失関数のスケール係数(1/eV)です。

coefForce
デフォルト:0.50

力の損失関数のスケール係数(Å2/eV)です。

coefCharge
デフォルト:1.00

電荷の損失関数のスケール係数(1/e)です。

learnRate
デフォルト:1.0e-4

学習率の初期値です。

learnRateFinal
デフォルト:1.0e-6

学習率の下限値です。

learnRateDecay
デフォルト:0.9999

学習率の減衰率です。

adamBeta1
デフォルト:0.9

学習時のハイパーパラメータ（Adam法のβ1）です。

adamBeta2
デフォルト:0.999

学習時のハイパーパラメータ（Adam法のβ2）です。

endProperty

以降のファイル内容はコメントとして扱われます。