# Optimizer Adamax

Dieser Funktionsblock ist dazu konzipiert, den Adamax-Optimizer zu konfigurieren, eine Variante des Adam-Optimierers, die sich gut für verschiedene Aufgaben des maschinellen Lernens eignet, insbesondere beim Umgang mit spärlichen Gradienten.

## 📥 Eingänge <a href="#inputs" id="inputs"></a>

Dieser Block hat keine Eingänge.

## 📤 Ausgänge <a href="#outputs" id="outputs"></a>

Der Block gibt einen konfigurierten Optimierer aus, der beim Training von neuronalen Netzwerken verwendet werden kann.

## 🕹️ Steuerungen <a href="#controls" id="controls"></a>

`Learning Rate` Ein Feld, in das Benutzer den Lernrate eingeben können, die steuert, wie viel das Modell bei jeder Aktualisierung der ModellGewichte in Reaktion auf den geschätzten Fehler geändert werden soll.

`Beta 1` Ein Feld für die Zerfallsrate des ersten Moments, die den gleitenden Durchschnitt der Gradienten beeinflusst.

`Beta 2` Ein Feld für die Zerfallsrate des zweiten Moments, das den gleitenden Durchschnitt der quadrierten Gradienten beeinflusst.

`Epsilon` Eine kleine Konstante, die hinzugefügt wird, um Division durch Null zu verhindern und die numerische Stabilität während der Optimierung zu gewährleisten.

## 🎨 Funktionen <a href="#features" id="features"></a>

`Flexible Configuration` Benutzer können Parameter wie Lernrate, Beta-Werte und Epsilon anpassen, sodass eine maßgeschneiderte Optimierung basierend auf den spezifischen Anforderungen des Trainings neuronaler Netzwerke möglich ist.

`Easy Integration` Dieser Optimierer kann leicht in Machine-Learning-Pipelines für effizientes Modelltraining integriert werden.

## 📝 Nutzungshinweise <a href="#usage" id="usage"></a>

1. **Set Learning Rate**: Geben Sie eine Lernrate im entsprechenden Feld ein. Ein gängiger Ausgangspunkt ist `0.001`.
2. **Adjust Beta Values**: Geben Sie geeignete Werte für `Beta 1` und `Beta 2` ein. Typische Werte könnten `0.9` für `Beta 1` und `0.999` für `Beta 2` sein.
3. **Set Epsilon**: Geben Sie einen kleinen Epsilon-Wert (z. B. `1e-07`) ein, um Division-Fehler zu verhindern.
4. **Evaluate**: Führen Sie den Block aus, um den konfigurierten Optimierer zu generieren, der dann beim Training neuronaler Netzwerke verwendet werden kann.

## 📊 Bewertung <a href="#evaluation" id="evaluation"></a>

Nach der Ausführung dieses Funktionsblocks erhalten Sie einen konfigurierten Adamax-Optimierer, der die von Ihnen angegebenen Parameter berücksichtigt.

## 💡 Tipps und Tricks <a href="#tips-and-tricks" id="tips-and-tricks"></a>

<details>

<summary>Lernrate anpassen</summary>

Wenn Sie sich über die Lernrate unsicher sind, sollten Sie mit `0.001` beginnen und Anpassungen basierend auf dem Fortschritt des Trainings vornehmen. Überwachen Sie Ihren Verlust, um Anpassungen zu leiten.

</details>

<details>

<summary>Beta-Werte</summary>

Die Verwendung der Standardwerte von `Beta 1` als `0.9` und `Beta 2` als `0.999` liefert in der Praxis normalerweise gute Ergebnisse. Passen Sie diese nur an, wenn Sie spezifische Bedürfnisse haben, die Änderungen erfordern.

</details>

<details>

<summary>Allgemeine Stabilität</summary>

Wenn Sie während des Trainings auf Instabilität stoßen, experimentieren Sie damit, den Wert von `Epsilon` leicht zu erhöhen, um zu sehen, ob dies die Leistung verbessert.

</details>

## 🛠️ Fehlersuche <a href="#troubleshooting" id="troubleshooting"></a>

<details>

<summary>Ungültige Eingabewerte</summary>

Wenn Sie einen Fehler bezüglich der Eingabewerte erhalten, stellen Sie sicher, dass Lernrate, Beta-Werte und Epsilon gültige Fließkommazahlen sind.

</details>

<details>

<summary>Optimizer nicht zurückgegeben</summary>

Wenn der Optimierer nicht erkannt wird oder anscheinend nicht funktioniert, stellen Sie sicher, dass er ordnungsgemäß mit dem Trainingsblock in Ihrem Arbeitsablauf verbunden ist.

</details>
