Optimizer Adagrad
Dieser Funktionsblock dient als Schnittstelle für den Adagrad-Optimierungsalgorithmus, der häufig in Machine-Learning-Aufgaben verwendet wird. Er ermöglicht es den Benutzern, spezifische Parameter zu konfigurieren, die den Optimierungsprozess beeinflussen.
📥 Eingänge
Dieser Funktionsblock hat keine Eingänge.
📤 Ausgänge
Dieser Block gibt den konfigurierten Adagrad-Optimierer aus, der bereit ist, in Machine-Learning-Workflows integriert zu werden.
🕹️ Steuerungen
Learning rate Eine Steuerung zur Festlegung der Lernrate, die die Schrittgröße bei jeder Iteration der Optimierung bestimmt. Der Standardwert ist auf 0.001 eingestellt.
Initial Accumulator Eine Steuerung zur Initialisierung des Akkumulators, der zur Skalierung der Lernrate verwendet wird. Der Standardwert beträgt 0.1.
Epsilon Eine Steuerung für die kleine Konstante, die Division-durch-Null-Fehler während der Optimierung verhindert. Der Standardwert ist auf 1e-07 eingestellt.
🎨 Funktionen
Customizable Parameters Bietet einfachen Zugriff zur Anpassung der Lernrate, des anfänglichen Akkumulators und von Epsilon, damit Benutzer den Optimierungsprozess nach ihren Bedürfnissen verfeinern können.
Integration with Keras Dieser Block gibt einen Optimierer aus, der nahtlos innerhalb von Keras-Modellen für das Training genutzt werden kann.
📝 Nutzungshinweise
Set Parameters: Konfigurieren Sie die Felder
Learning rate,Initial AccumulatorundEpsilonauf Ihre gewünschten Werte.Run the Block: Führen Sie den Block aus, um den Adagrad-Optimierer mit den angegebenen Parametern zu erzeugen.
Use in AI Workflows: Integrieren Sie den Ausgaboptimierer in Ihre Trainingsprozesse für Machine-Learning-Modelle.
📊 Bewertung
Wenn er ausgeführt wird, gibt dieser Funktionsblock einen konfigurierten Adagrad-Optimierer aus, der dann mit Keras zum Trainieren von Modellen verwendet werden kann und die Lerneffektivität während der Trainingsphase verbessert.
🛠️ Fehlersuche
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