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

Bu blokta herhangi bir girdi yoktur.

📤 Çıktılar

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

🕹️ Kontroller

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

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

1. Set Learning Rate: İlgili alana bir öğrenme oranı girin. Yaygın olarak başlangıç noktası 0.001dir.

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

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

💡 İpuçları ve Püf Noktaları

Learning Rate Adjustment

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

Beta Values

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

General Stability

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

🛠️ Sorun Giderme

Invalid Input Values

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

Optimizer Not Returning

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