Optimizer FTRL

Bu fonksiyon bloğu, sinir ağları için bir FTRL (Follow The Regularized Leader) optimizasyon aracı olarak yapılandırılmıştır. Çeşitli senaryolar içerisinde makine öğrenimi modellerinin eğitim performansını optimize etmek için tasarlanmıştır.

📥 Girdiler

Bu fonksiyon bloğu herhangi bir girdi gerektirmez.

📤 Çıktılar

Bu blok, makine öğrenimi modellerinin eğitiminde kullanılabilen başlatılmış bir optimizasyon aracının çıktısını üretir.

🕹️ Kontroller

Learning Rate Kayıp fonksiyonunun minimumuna doğru ilerlerken her iterasyondaki adım boyutunu ayarlar.

Learning Rate Power Eğitim ilerledikçe öğrenme oranını dinamik olarak güç yasasına göre ayarlar.

Initial Accumulator Value Optimizasyon sürecinde kullanılan akümülatörün başlangıç değerini belirler.

L1 Regularization Kayıp fonksiyonuna L1 düzenlemesi uygular, bu da seyrek parametrelere yol açabilir.

L2 Regularization Ağırlık azalmasını kontrol etmek için kayıp fonksiyonuna L2 düzenlemesi uygular.

L2 Regularization Shrinkage L2 düzenleme gücüne küçültme uygular.

🎨 Özellikler

Customizable Hyperparameters Kullanıcılar, optimizasyon aracını belirli görevler için özelleştirmek amacıyla öğrenme oranı ve düzenleme ayarlarını kolayca değiştirebilir.

Integration with AI Frameworks Keras kütüphanesini kullanarak yapay zeka ve makine öğrenimi yapılarıyla sorunsuz bir şekilde entegre edilmek üzere tasarlanmıştır.

📝 Kullanım Talimatları

1. Set Parameters: İlgili alanlarda Learning Rate, Learning Rate Power, Initial Accumulator Value, L1 Regularization, L2 Regularization ve L2 Regularization Shrinkage için değerleri girin.

2. Run Evaluation: Belirtilen parametrelerle optimizasyon aracını başlatmak için fonksiyon bloğunu çalıştırın.

3. Utilize Optimizer: Çıktı optimizasyon aracı, model performansını optimize etmek için eğitim fonksiyonlarına bağlanabilir.

📊 Değerlendirme

Bu fonksiyon bloğu çalıştırıldığında, makine öğrenimi model eğitimi için sağlanan ayarlara dayanarak bir FTRL optimizasyon aracı başlatılır ve üretilir.

💡 İpuçları ve Püf Noktaları

Hiperparametreleri Ayarlama

Eğitim sırasında modelin performansını düzenli olarak izleyin ve buna bağlı olarak Learning Rate ve Regularization parametrelerini ayarlayın. Çok yüksek bir öğrenme oranı modelin yakınsamasını engelleyebilir; çok düşük bir oran ise eğitimi önemli ölçüde yavaşlatabilir.

Düzenlemeyi Akıllıca Kullanma

L1 veya L2 düzenlemesini kullanmak aşırı uyumu önlemeye yardımcı olabilir. Farklı değerlerle deney yaparak bunların modelinizin doğrulama verilerindeki performansını nasıl etkilediğini gözlemleyin.

Diğer Optimizatörlerle Birleştirme

FTRL tatmin edici sonuçlar vermiyorsa, Keras'ta mevcut olan Adam veya RMSprop gibi diğer optimizasyon yöntemlerini deneyerek performanslarını karşılaştırmayı düşünebilirsiniz.

🛠️ Sorun Giderme

Geçersiz Parametre Değerleri

Eğer optimizasyon aracı doğru bir şekilde başlatılmıyorsa, sağlanan tüm sayısal değerlerin kabul edilebilir aralıklar ve türler içinde olduğundan (örn. öğrenme oranı pozitif olmalıdır) emin olun.

Optimizatörün Model Eğitimini Etkilememesi

Bu bloğun çıktısının, optimizasyon aracının etkili olabilmesi için iş akışınızdaki model eğitim fonksiyonuna doğru bir şekilde bağlı olduğundan emin olun.