Optimizatori ir klases vai metodes, ko izmanto, lai mainītu jūsu mašīnmācības/dziļās mācīšanās modeļa atribūtus, piemēram, svarus un mācīšanās ātrumu, lai samazinātu zaudējumus. Optimizētāji palīdz ātrāk sasniegt rezultātus.
Kas ir optimizētāji neironu tīklā?
Optimizatori ir algoritmi vai metodes, ko izmanto, lai mainītu neironu tīkla atribūtus, piemēram, svarus un mācīšanās ātrumu, lai samazinātu zaudējumus. Optimizatorus izmanto, lai atrisinātu optimizācijas problēmas, samazinot funkciju.
Kā izmantot keras optimizētājus?
Lietošana ar kompilēšanu un ietilpību
- no tensorflow importa keras no tensorflow.keras importa slāņu modelis=keras. Secīgs modelis. …
- caurlaides optimizētājs pēc nosaukuma: modelim tiks izmantoti noklusējuma parametri. kompile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')
- lr_schedule=keras. optimizētāji. …
- Optimizētājs. …
- grads=lente. …
- tf.
Kas ir Tensorflow optimizētāji?
Optimizatori ir paplašinātā klase, kas ietver papildu informāciju, lai apmācītu konkrētu modeli. Optimizētāja klase tiek inicializēta ar dotajiem parametriem, taču ir svarīgi atcerēties, ka Tensors nav nepieciešams. Optimizētājus izmanto, lai uzlabotu ātrumu un veiktspēju konkrēta modeļa apmācībai.
Kas ir keras Adam optimizētājs?
Adam optimizācija ir stohastiskā gradienta nolaišanās metode, kuras pamatā ir pirmās un otrās kārtas momentu adaptīvs novērtējums. … Eksponenciālais samazinājuma ātrums 1. mirkļa aprēķiniem.
