Optimizer SGD

Bu fonksiyon bloğu, makine öğrenimi modellerinin eğitilmesinde yaygın olarak kullanılan Stokastik Gradient Descent (SGD) optimizasyon algoritmasının bir uygulamasını sağlar.

📥 Girdiler

Bu fonksiyon bloğu herhangi bir girdi gerektirmez.

📤 Çıktılar

Bu bloğun çıktısı, model eğitiminde kullanılabilecek yapılandırılmış bir optimizördür.

🕹️ Kontroller

Learning rate Optimizer için öğrenme oranını belirten bir metin girişi. Bu, modelin her güncelleme sırasında tahmin edilen hataya karşı ne kadar değişeceğini kontrol eden kritik bir hiperparametredir.

Momentum Momentum değerini belirten bir metin girişi. Bu, SGD'yi ilgili yönde hızlandırmaya yardımcı olan ve dalgalanmaları azaltan bir tekniktir.

Centered Nesterov Hızlandırılmış Gradient'in merkezlenmiş versiyonunu etkinleştirip etkinleştirmeyeceğinizi seçmenizi sağlayan bir açılır menü. Bu seçenek, belirli problemler için iyileştirilmiş yakınsama özellikleri sağlayabilir.

🎨 Özellikler

Customizable Hyperparameters Kullanıcılar, öğrenme oranını, momentumu ve Nesterov momentumunu kullanıp kullanmamayı özelleştirebilir.

Integration with Keras Bu blok, optimizasyon için Keras'ı kullanır ve Keras tabanlı derin öğrenme modelleriyle kolay entegrasyon sağlar.

📝 Kullanım Talimatları

1. Set Learning Rate: İstenen öğrenme oranını Learning rate alanına girin. Yaygın bir başlangıç noktası 0.001'dir.

2. Set Momentum: Momentum değerini Momentum alanına girin. Gerekli değilse 0 olarak bırakın.

3. Toggle Nesterov: Centered açılır menüsünden merkezlenmiş Nesterov momentumunu kullanmak isteyip istemediğinizi seçin.

4. Evaluate: Sağlanan parametrelere dayanarak SGD optimizörünü yapılandırmak için bloğu çalıştırın.

📊 Değerlendirme

Değerlendirildiğinde, bu fonksiyon bloğu, makine öğrenimi modelinin eğitim aşamasında kullanılabilecek yapılandırılmış bir SGD optimizörü üretir.

💡 İpuçları ve Püf Noktaları

Öğrenme Oranı Seçme

Öğrenme oranından emin değilseniz, 0.001 ile başlayın ve ardından modelin eğitim sırasında performansına göre ayarlayın.

Momentumu Kullanma

Yaklaşık 0.9 değerinde bir momentum kullanmak yaygın bir uygulamadır, çünkü güncellemeleri düzleştirmeye ve yakınsama hızını iyileştirmeye yardımcı olabilir.

Nesterov ile Deney Yapma

Eğitim sırasında dalgalanmalar gözlemliyorsanız, Nesterov momentumunu etkinleştirmeyi deneyin. Bu, gradient descent'in yakınsama hızını ve stabilitesini artırabilir.

🛠️ Sorun Giderme

Öğrenme Oranı Hatası

Öğrenme oranı giriş değerinin geçerli bir float olduğundan emin olun. Herhangi bir hata mesajıyla karşılaşırsanız, girdinizin formatını kontrol edin.

Optimizer Yapılandırma Sorunları

Bloğu değerlendirmeden önce tüm alanların doğru bir şekilde doldurulduğundan emin olmak için kontrol edin. Yapılandırılmamış parametreler optimizasyon süreci sırasında hatalara yol açabilir.