Optimizer Nadam

Dieser Funktionsblock implementiert den Nadam-Optimierer, einen beliebten Optimierungsalgorithmus, der die Vorteile von Adam und Nesterov-beschleunigten Gradienten kombiniert. Er ermöglicht es Benutzern, verschiedene Parameter im Zusammenhang mit dem Optimierer festzulegen.

📥 Eingänge

Dieser Funktionsblock erfordert keine Eingaben.

📤 Ausgänge

Die Ausgabe dieses Blocks ist die Instanz des Nadam-Optimierers, die zum Trainieren von neuronalen Netzen verwendet werden kann.

🕹️ Steuerungen

Learning Rate Die Rate, mit der der Optimierer die Modellparameter aktualisiert. Ein typischer Standardwert ist 0.001.

Beta 1 Dieser Parameter steuert die exponentielle Zerfallsrate für die Schätzungen des ersten Moments. Der Standardwert beträgt typischerweise 0.9.

Beta 2 Dieser Parameter steuert die exponentielle Zerfallsrate für die Schätzungen des zweiten Moments. Ein häufiger Wert ist 0.999.

Epsilon Eine kleine Konstante, die zur Verbesserung der numerischen Stabilität hinzugefügt wird, normalerweise auf 1e-07 gesetzt.

🎨 Funktionen

Parameter Configuration Ermöglicht es Benutzern, die Schlüsselsparameter des Nadam-Optimierers anzupassen, um ihren spezifischen Bedürfnissen gerecht zu werden.

Real-time Updates Änderungen an den Parametern können in Echtzeit vorgenommen werden, was sofortiges Feedback im Optimierungsprozess ermöglicht.

📝 Nutzungshinweise

1. Set Parameters: Füllen Sie die gewünschten Werte für Learning Rate, Beta 1, Beta 2 und Epsilon in die bereitgestellten Eingabefelder ein.

2. Evaluate: Führen Sie den Block aus, um eine Instanz des Nadam-Optimierers basierend auf den festgelegten Parametern zu erstellen.

📊 Bewertung

Nach der Bewertung gibt dieser Block den konfigurierten Nadam-Optimierer aus, der zum Trainieren eines neuronalen Netzwerks verwendet werden kann.

💡 Tipps und Tricks

Choosing Learning Rate

Ein guter Lernratenwert ist entscheidend. Wenn Sie langsame Konvergenz feststellen, ziehen Sie in Betracht, die Lernrate schrittweise zu erhöhen. Wenn die Konvergenz oszilliert, versuchen Sie, sie zu senken.

Adjusting Beta Values

Experimentieren mit den Werten beta_1 und beta_2 kann die Leistung des Optimierers erheblich beeinflussen. Typische Werte von 0.9 für beta_1 und 0.999 für beta_2 werden als Ausgangswerte empfohlen.

Using Epsilon

Der Standardwert für Epsilon von 1e-07 ist oft ausreichend; jedoch kann eine leichte Anpassung helfen, Division-durch-Null-Fehler in einigen Randfällen zu verhindern.

🛠️ Fehlersuche

Parameterwertfehler

Stellen Sie sicher, dass die Parameter für Learning Rate, Beta 1, Beta 2 und Epsilon innerhalb angemessener Bereiche liegen (z. B. sollte Learning Rate normalerweise größer als 0 und kleiner als 1 sein).

Wenn Sie Fehler feststellen, überprüfen Sie den Datentyp jedes Parameters.