ოპტიმიზატორები არის კლასები ან მეთოდები, რომლებიც გამოიყენება თქვენი მანქანის/ღრმა სწავლის მოდელის ატრიბუტების შესაცვლელად, როგორიცაა წონა და სწავლის სიჩქარე დანაკარგების შესამცირებლად. ოპტიმიზატორები გვეხმარებიან შედეგების უფრო სწრაფად მიღებაში.
რა არის ოპტიმიზატორები ნერვულ ქსელში?
ოპტიმიზატორები არის ალგორითმები ან მეთოდები, რომლებიც გამოიყენება ნერვული ქსელის ატრიბუტების შესაცვლელად, როგორიცაა წონა და სწავლის სიჩქარე დანაკარგების შესამცირებლად. ოპტიმიზატორები გამოიყენება ოპტიმიზაციის პრობლემების გადასაჭრელად ფუნქციის მინიმიზაციის გზით.
როგორ გამოვიყენო keras ოპტიმიზატორები?
გამოყენება შედგენით და მორგებით
- from tensorflow იმპორტი keras tensorflow.keras იმპორტის ფენების მოდელიდან=keras. თანმიმდევრული მოდელი. …
- გაივლის ოპტიმიზატორი სახელით: ნაგულისხმევი პარამეტრები გამოყენებული იქნება მოდელი. კომპილაცია(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')
- lr_schedule=კერა. ოპტიმიზატორები. …
- ოპტიმიზატორი. …
- გრადები=ლენტი. …
- tf.
რა არის ოპტიმიზატორები Tensorflow-ში?
ოპტიმიზატორები არის გაფართოებული კლასი, რომელიც შეიცავს დამატებულ ინფორმაციას კონკრეტული მოდელის მოსამზადებლად. ოპტიმიზატორის კლასი ინიციალიზებულია მოცემული პარამეტრებით, მაგრამ მნიშვნელოვანია გვახსოვდეს, რომ ტენსორი არ არის საჭირო. ოპტიმიზატორები გამოიყენება სიჩქარისა და მუშაობის გასაუმჯობესებლად კონკრეტული მოდელის ვარჯიშისთვის.
რა არის keras Adam optimizer?
ადამის ოპტიმიზაცია არის სტოქასტური გრადიენტური დაღმართის მეთოდი, რომელიც ეფუძნება პირველი რიგის და მეორე რიგის მომენტების ადაპტირებულ შეფასებას. … ექსპონენციალური დაშლის სიჩქარე შეფასებულია პირველი მომენტისთვის.
