# Optimizer Adamax

Bu fonksiyon bloğu, Adam optimizatörünün bir varyantı olan Adamax optimizatörünü yapılandırmak için tasarlanmıştır. Adamax, özellikle seyrek gradyanlarla çalışırken çeşitli makine öğrenimi görevleri için uygun bir seçenektir.

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

Bu blokta herhangi bir girdi yoktur.

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

Blok, sinir ağlarını eğitmek için kullanılabilecek yapılandırılmış bir optimizatör çıktısı verir.

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

`Learning Rate` Kullanıcıların öğrenme oranını girebileceği bir alan; bu oran, modelin güncellenen ağırlıklarına her seferinde tahmin edilen hataya ne kadar yanıt vereceğini kontrol eder.

`Beta 1` Gradyanların hareketli ortalamasını etkileyen ilk moment çürüme oranı için bir alan.

`Beta 2` Kareli gradyanların hareketli ortalamasını etkileyen ikinci moment çürüme oranı için bir alan.

`Epsilon` Bölümde sıfır hatalarını önlemek için eklenen küçük bir sabit, optimizasyon sırasında sayısal kararlılığı sağlar.

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

`Flexible Configuration` Kullanıcılar, eğitim ihtiyaçlarına bağlı olarak öğrenme oranı, beta değerleri ve epsilon gibi parametreleri ayarlayabilir.

`Easy Integration` Bu optimizatör, verimli model eğitimi için makine öğrenimi süreçlerine kolayca entegre edilebilir.

## 📝 Kullanım Talimatları <a href="#usage" id="usage"></a>

1. **Set Learning Rate**: İlgili alana bir öğrenme oranı girin. Yaygın olarak başlangıç noktası `0.001`dir.
2. **Adjust Beta Values**: `Beta 1` ve `Beta 2` için uygun değerleri girin. Tipik değerler `Beta 1` için `0.9` ve `Beta 2` için `0.999` olabilir.
3. **Set Epsilon**: Bölüm hatalarını önlemek için küçük bir epsilon değeri (örn. `1e-07`) girin.
4. **Evaluate**: Yapılandırılmış optimizatörü oluşturmak için bloğu çalıştırın; bu optimizatör, sinir ağlarını eğitmekte kullanılabilir.

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

Bu fonksiyon bloğu çalıştırıldıktan sonra, belirttiğiniz parametreleri içeren yapılandırılmış bir Adamax optimizatörü alacaksınız.

## 💡 İpuçları ve Püf Noktaları <a href="#tips-and-tricks" id="tips-and-tricks"></a>

<details>

<summary>Learning Rate Adjustment</summary>

Eğitim oranından emin değilseniz, `0.001` ile başlamayı ve eğitim ilerlemesine göre ayarlamayı düşünün. Ayarları yönlendirmek için kaybınızı izleyin.

</details>

<details>

<summary>Beta Values</summary>

`Beta 1` için varsayılan değeri `0.9` ve `Beta 2` için `0.999` kullanmak genelde iyi sonuçlar verir. Bunu yalnızca özel gereksinimleriniz varsa ayarlayın.

</details>

<details>

<summary>General Stability</summary>

Eğitim sırasında istikrarsızlık ile karşılaşırsanız, `Epsilon` değerini hafifçe artırarak performansın iyileşip iyileşmediğini deneyin.

</details>

## 🛠️ Sorun Giderme <a href="#troubleshooting" id="troubleshooting"></a>

<details>

<summary>Invalid Input Values</summary>

Girdi değerleriyle ilgili bir hata alıyorsanız, öğrenme oranının, beta değerlerinin ve epsilonun geçerli ondalık sayılar olduğundan emin olun.

</details>

<details>

<summary>Optimizer Not Returning</summary>

Eğer optimizatör tanınmıyor veya çalışmıyorsa, iş akışınızdaki eğitim bloğuna doğru bağlandığını kontrol edin.

</details>
