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

Dieser Block hat keine Eingänge.

📤 Ausgänge

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

🕹️ Steuerungen

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

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

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

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

💡 Tipps und Tricks

Lernrate anpassen

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.

Beta-Werte

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.

Allgemeine Stabilität

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.

🛠️ Fehlersuche

Ungültige Eingabewerte

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

Optimizer nicht zurückgegeben

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