Training Parameters

Bu fonksiyon bloğu, kullanıcıların yapay zeka (AI) modelinin eğitim parametrelerini belirlemesine olanak tanır, özellikle bir evrişimli sinir ağı (CNN) bağlamında. Kullanıcılar, eğitim süreci için batch boyutunu ve epoch sayısını tanımlayabilir.

📥 Girdiler

Bu blok herhangi bir girdi gerektirmez.

📤 Çıktılar

Training Parameters Eğitim için belirtilen batch boyutu ve epoch'ları içeren bir sözlük döndürür.

🕹️ Kontroller

Batch Size Kullanıcıların modelin iç parametreleri güncellenmeden önce işlenecek eğitim örnekleri sayısını belirtmelerine olanak tanıyan bir metin alanı. Varsayılan değer 32 olarak ayarlanmıştır.

Epochs Kullanıcıların eğitim veri kümesi üzerinden tamamlanan geçiş sayısını belirtmelerine olanak tanıyan bir metin alanı. Varsayılan değer 150 olarak ayarlanmıştır.

🎨 Özellikler

Dynamic Parameter Setting Kullanıcılar, arayüz üzerinden doğrudan batch boyutunu ve epoch'ları ayarlayabilir, bu da esnek model eğitim yapılandırmalarına olanak tanır.

Validation Check Her girdi alanı, sayı türünü doğrular. Bu, eğitim parametreleri için doğru veri türlerinin sağlandığından emin olmayı sağlar.

📝 Kullanım Talimatları

1. Open the Block: Bloğu akışınıza sürükleyip bırakın.

2. Set Parameters: Batch Size ve Epochs için istenen değerleri girin. Bu değerleri eğitim ihtiyaçlarınıza uygun şekilde ayarlayın.

3. Run the Training: Bu bloğun çıktısını AI eğitim kurulumunuzla birlikte kullanın.

📊 Değerlendirme

Çalıştırıldığında, bu fonksiyon bloğu seçilen eğitim parametrelerini, AI modelinin eğitimi için kullanılmaya hazır bir yapıda çıktı olarak verir.

💡 İpuçları ve Püf Noktaları

Batch Boyutunu Seçme

• Daha büyük bir batch boyutu, her epoch sırasında daha hızlı eğitim sağlayabilir, ancak daha az genelleme ile sonuçlanabilir. Sınırlı belleğiniz varsa, daha küçük bir batch boyutu kullanmak isteyebilirsiniz.

Epoch'ları Seçme

• Eğitim için 10-50 epoch temelinde başlayın ve eğitim sonuçlarına göre ayarlama yapın. Aşırı uyum izlemek önemlidir; doğrulama doğruluğu artık iyileşmiyorsa eğitimi durdurun.

Diğer Bloklarla Kullanma

• Bu bloğu, AI modelinizin eğitim sürecini etkili bir şekilde başlatmak için belirtilen parametreleri kullanacak Node AI Training ile birleştirin.

🛠️ Sorun Giderme

Geçersiz Girdi

Eğer girdi geçersizse ve hata alıyorsanız, Batch Size ve Epochs alanlarına girilen değerlerin sayısal ve modeliniz için makul bir aralıkta olduğundan emin olun.