Optimizatoriai yra Klasės arba metodai, naudojami jūsų mašinos/giliojo mokymosi modelio atributams pakeisti, pvz., svorius ir mokymosi greitį, siekiant sumažinti nuostolius. Optimizavimo priemonės padeda greičiau pasiekti rezultatų.
Kas yra optimizatoriai neuroniniame tinkle?
Optimizatoriai yra algoritmai arba metodai, naudojami pakeisti neuroninio tinklo atributus, tokius kaip svoriai ir mokymosi greitis, siekiant sumažinti nuostolius. Optimizatoriai naudojami optimizavimo problemoms spręsti sumažinant funkciją.
Kaip naudoti keras optimizatorius?
Naudojimas su kompiliavimu ir pritaikymu
- iš tensorflow importuoti keras iš tensorflow.keras importuoti sluoksnių modelis=keras. Nuoseklus modelis. …
- leidimų optimizavimo priemonė pagal pavadinimą: modeliui bus naudojami numatytieji parametrai. kompiliuoti(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')
- lr_schedule=keras. optimizatoriai. …
- Optimizatorius. …
- grads=juosta. …
- tf.
Kas yra Tensorflow optimizavimo priemonės?
Optimizatoriai yra išplėstinė klasė, kuri apima papildomą informaciją, skirtą konkretaus modelio mokymui. Optimizavimo klasė inicijuojama su nurodytais parametrais, tačiau svarbu atsiminti, kad tensor nereikia. Optimizatoriai naudojami siekiant pagerinti greitį ir našumą treniruojant konkretų modelį.
Kas yra keras Adam optimizavimo priemonė?
Adamo optimizavimas yra stochastinio gradiento nusileidimo metodas, kuris yra pagrįstas adaptyviu pirmosios ir antrosios eilės momentų įvertinimu. … Eksponentinis mažėjimo greitis 1-ojo momento įverčiams.
