Օպտիմիզատորները Դասեր կամ մեթոդներ են, որոնք օգտագործվում են փոխելու ձեր մեքենայի/խորը ուսուցման մոդելի հատկանիշները, ինչպիսիք են կշիռները և սովորելու արագությունը՝ կորուստները նվազեցնելու համար: Օպտիմիզատորներն օգնում են ավելի արագ արդյունքներ ստանալ:
Ի՞նչ են օպտիմիզատորները նեյրոնային ցանցում:
Օպտիմիզատորները ալգորիթմներ կամ մեթոդներ են, որոնք օգտագործվում են նեյրոնային ցանցի հատկանիշները փոխելու համար, ինչպիսիք են կշիռները և ուսուցման արագությունը կորուստները նվազեցնելու համար: Օպտիմիզատորներն օգտագործվում են օպտիմիզացման խնդիրները լուծելու համար՝ նվազագույնի հասցնելով ֆունկցիան:
Ինչպե՞ս կարող եմ օգտագործել keras-ի օպտիմիզատորները:
Օգտագործում compile & fit
- from tensorflow import keras tensorflow.keras import layers model=keras. Հերթական մոդել. …
- անցուղու օպտիմիզատոր ըստ անվանման. մոդելը կօգտագործվի լռելյայն պարամետրեր: կազմել (loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')
- lr_schedule=keras. օպտիմիզատորներ. …
- Օպտիմիզատոր: …
- grads=ժապավեն: …
- tf.
Ի՞նչ են օպտիմիզատորները Tensorflow-ում:
Օպտիմիզատորներն են ընդլայնված դասը, որը ներառում է ավելացված տեղեկատվություն՝ հատուկ մոդելի պատրաստման համար: Օպտիմիզատորի դասը սկզբնավորվում է տրված պարամետրերով, սակայն կարևոր է հիշել, որ Tensor-ի կարիք չկա: Օպտիմիզատորներն օգտագործվում են որոշակի մոդելի ուսուցման արագությունն ու կատարողականությունը բարելավելու համար:
Ի՞նչ է keras Adam optimizer?
Ադամի օպտիմիզացումը ստոխաստիկ գրադիենտ վայրէջքի մեթոդ է, որը հիմնված է առաջին և երկրորդ կարգի պահերի հարմարվողական գնահատման վրա: … Էքսպոնենցիալ քայքայման արագությունը գնահատվում է 1-ին պահի համար:
