Training Parameters

Dieser Funktionsblock ermöglicht es den Benutzern, Parameter für das Training eines künstlichen Intelligenz (KI)-Modells, insbesondere im Kontext eines convolutional neural network (CNN), festzulegen. Die Benutzer können die Batch-Größe und die Anzahl der Epochen für den Trainingsprozess definieren.

📥 Eingänge

Dieser Block benötigt keine Eingaben.

📤 Ausgänge

Training Parameters Gibt ein Wörterbuch zurück, das die angegebene Batch-Größe und die Epochen für das Training des KI-Modells enthält.

🕹️ Steuerungen

Batch Size Ein Textfeld, in dem Benutzer die Anzahl der Trainingsbeispiele angeben können, die bearbeitet werden sollen, bevor die internen Parameter des Modells aktualisiert werden. Der Standardwert beträgt 32.

Epochs Ein Textfeld, in dem Benutzer die Anzahl der vollständigen Durchläufe durch den Trainingsdatensatz angeben können. Der Standardwert beträgt 150.

🎨 Funktionen

Dynamic Parameter Setting Benutzer können die Batch-Größe und Epochen direkt über die Benutzeroberfläche anpassen, was flexible Konfigurationen für das Modelltraining ermöglicht.

Validation Check Jedes Eingabefeld validiert seinen Zahlentyp und stellt sicher, dass die richtigen Datentypen für die Trainingsparameter bereitgestellt werden.

📝 Nutzungshinweise

1. Block öffnen: Ziehe den Block in deinen Workflow.

2. Parameter festlegen: Gib die gewünschten Werte für Batch Size und Epochs ein. Passe diese Werte an deine Trainingsbedürfnisse an.

3. Training ausführen: Verwende die Ausgabe dieses Blocks in Verbindung mit deinem KI-Trainingssetup.

📊 Bewertung

Bei der Ausführung gibt dieser Funktionsblock die ausgewählten Trainingsparameter in einem strukturierten Format aus, das bereit ist, für das KI-Modelltraining verwendet zu werden.

💡 Tipps und Tricks

Batch-Größe wählen

• Eine größere Batch-Größe kann zu einem schnelleren Training während jeder Epoche führen, aber zu weniger Verallgemeinerung resultieren. Wenn du über begrenzten Speicher verfügst, solltest du eine kleinere Batch-Größe in Betracht ziehen.

Epochen wählen

• Beginne das Training mit einer Basis von 10-50 Epochen und passe sie basierend auf den Trainingsergebnissen an. Es ist wichtig, auf Overfitting zu achten; stoppe das Training, wenn sich die Validierungsgenauigkeit nicht mehr verbessert.

Zusammen mit anderen Blöcken verwenden

• Kombiniere diesen Block mit Node AI Training, der die angegebenen Parameter nutzt, um den Trainingsprozess deines KI-Modells effektiv einzuleiten.

🛠️ Fehlersuche

Ungültige Eingabe

Wenn du eine Fehlermeldung erhältst, dass die Eingabe ungültig ist, stelle sicher, dass die in Batch Size und Epochs eingegebenen Werte numerisch und im angemessenen Bereich für dein Modell liegen.