Optimizer Nadam

Bu fonksiyon bloğu, Adam ve Nesterov hızlandırılmış gradyanlarının avantajlarını birleştiren popüler bir optimizasyon algoritması olan Nadam optimizasyonunu uygular. Kullanıcılara optimizörle ilişkili çeşitli parametreleri ayarlama imkanı tanır.

📥 Girdiler

Bu fonksiyon bloğu herhangi bir girdi gerektirmez.

📤 Çıktılar

Bu bloğun çıktısı, sinir ağlarını eğitmekte kullanılabilecek Nadam optimizasyonu örneğidir.

🕹️ Kontroller

Learning Rate Model parametrelerini güncelleme oranıdır. Tipik bir varsayılan değer 0.001dir.

Beta 1 Bu parametre, ilk an tahminleri için üstel çürüme oranını kontrol eder. Standart değer genellikle 0.9dur.

Beta 2 Bu parametre, ikinci an tahminleri için üstel çürüme oranını kontrol eder. Yaygın bir değer 0.999dur.

Epsilon Sayısal stabiliteyi artırmak için eklenen küçük bir sabit, genellikle 1e-07 olarak ayarlanır.

🎨 Özellikler

Parameter Configuration Kullanıcılara Nadam optimizatörünün anahtar parametrelerini ihtiyaçlarına göre özelleştirme olanağı sağlar.

Real-time Updates Parametrelerde yapılan değişiklikler gerçek zamanlı olarak yapılabilir, bu da optimizasyon sürecinde anında geri bildirim alınmasını sağlar.

📝 Kullanım Talimatları

1. Set Parameters: Sağlanan giriş alanlarını kullanarak Learning Rate, Beta 1, Beta 2 ve Epsilon için istenen değerleri doldurun.

2. Evaluate: Belirtilen parametreler temelinde bir Nadam optimizasyonu örneği oluşturmak için bloğu çalıştırın.

📊 Değerlendirme

Değerlendirme sonucunda, eğitimde kullanılabilecek yapılandırılmış Nadam optimizatörü çıktı olarak alınır.

💡 İpuçları ve Püf Noktaları

Learning Rate Seçimi

İyi bir öğrenme oranı kritik öneme sahiptir. Yavaş yakınsama ile karşılaşırsanız, öğrenme oranını kademeli olarak artırmayı düşünün. Eğer yakınsama dalgalanıyorsa, oranı düşürmeyi deneyin.

Beta Değerlerini Ayarlama

beta_1 ve beta_2 değerleri ile deneme yapmak, optimizatörün performansını önemli ölçüde etkileyebilir. Başlangıç noktası olarak beta_1 için 0.9 ve beta_2 için 0.999 değerlerinin kullanılması önerilir.

Epsilon Kullanımı

Varsayılan epsilon değeri 1e-07 genellikle yeterlidir; ancak, bazı uç durumlarda sıfıra bölme hatalarını önlemek için bunu biraz ayarlamak faydalı olabilir.

🛠️ Sorun Giderme

Parametre Değeri Hataları

Learning Rate, Beta 1, Beta 2 ve Epsilon parametrelerinin makul aralıklar içinde olduğundan emin olun (örn. Learning Rate genellikle 0'dan büyük ve 1'den küçük olmalıdır).

Eğer hatalarla karşılaşırsanız, her parametrenin veri tipini kontrol edin.