Optimeerijad on Klassid või meetodid, mida kasutatakse teie masin/sügavõppe mudeli atribuutide muutmiseks, nagu kaalud ja õppimiskiirus, et vähendada kadusid. Optimeerijad aitavad tulemusi kiiremini saavutada.
Mis on närvivõrgu optimeerijad?
Optimeerijad on algoritmid või meetodid, mida kasutatakse närvivõrgu atribuutide (nt kaalud ja õppimiskiirus) muutmiseks kadude vähendamiseks. Optimeerijaid kasutatakse optimeerimisprobleemide lahendamiseks funktsiooni minimeerimisega.
Kuidas kasutada kerase optimeerijaid?
Kasutamine koos kompileerimise ja sobitamisega
- from tensorflow import keras from tensorflow.keras impordikihtide mudel=keras. Järjestikune mudel. …
- passi optimeerija nime järgi: mudelil kasutatakse vaikeparameetreid. kompile(loss='categorical_crossentropy', optimeerija='adam')
- lr_schedule=keras. optimeerijad. …
- Optimeerija. …
- grads=lint. …
- tf.
Mis on Tensorflow optimeerijad?
Optimeerijad on laiendatud klass, mis sisaldavad lisateavet konkreetse mudeli koolitamiseks. Optimeerija klass lähtestatakse antud parameetritega, kuid on oluline meeles pidada, et Tensorit pole vaja. Optimeerijaid kasutatakse kiiruse ja jõudluse parandamiseks konkreetse mudeli treenimisel.
Mis on keras Adam optimeerija?
Adami optimeerimine on stohhastilise gradiendi laskumise meetod, mis põhineb esimest ja teist järku momentide adaptiivsel hindamisel. … Esimese hetke hinnangute eksponentsiaalne vähenemismäär.
