Bu fonksiyon bloğu, makine öğrenimi modellerini optimize etmek için popüler bir algoritma olan Adam optimizasyonunu uygular. Kullanıcılara öğrenme hızı, beta değerleri ve epsilon gibi çeşitli parametreleri yapılandırma olanağı tanır.
📥 Girdiler
Bu fonksiyon bloğu, herhangi bir girdi gerektirmez.
📤 Çıktılar
Yapılandırılmış Adam optimizasyonu örneği çıktı olarak döndürülür.
🕹️ Kontroller
Learning Rate
Optimizatör için öğrenme hızını ayarlamak için bir metin alanı. Varsayılan değer 0.001
dir.
Beta 1
İlk an tahminlerinin üstel çürütme oranlarını kontrol eden beta 1 katsayısını yapılandırmak için bir metin alanı. Varsayılan değer 0.9
dur.
Beta 2
İkinci an tahminlerinin üstel çürütme oranlarını kontrol eden beta 2 katsayısını yapılandırmak için bir metin alanı. Varsayılan değer 0.999
dur.
Epsilon
Sayısal istikrar için paydada küçük bir sabit eklemek üzere bir metin alanı. Varsayılan değer 1e-07
dir.
Amsgrad
Amsgrad varyantını etkinleştirmek veya devre dışı bırakmak için bir açılır menü; bazı durumlarda yakınsamanın iyileştirilmesine yardımcı olabilir.
🎨 Özellikler
Flexible Parameter Configuration
Kullanıcılar, Adam optimizatörünün önemli parametrelerini ihtiyaçlarına göre kolayca ayarlayabilir.
User-Friendly Interface
Arayüz basit ve gerekli olduğunda değiştirilebilen varsayılan değerler sağlar.
📝 Kullanım Talimatları
Configure Parameters: Verilen kontroller aracılığıyla öğrenme hızını, beta değerlerini, epsilon ve Amsgrad ayarlarını ayarlayın.
Evaluate Optimization: Belirtilen parametrelerle Adam optimizatörünü başlatmak için bloğu çalıştırın. Bu, model eğitimi için kullanılacak çıkış olacaktır.
📊 Değerlendirme
Çalıştırıldığında, bu fonksiyon bloğu, kullanıcı tarafından tanımlanan parametrelerle yapılandırılmış bir Adam optimizatörü örneği döndürür; makine öğrenimi iş akışlarınızda kullanılmaya hazırdır.
💡 İpuçları ve Püf Noktaları
🛠️ Sorun Giderme
Last updated