Optimiseerders is Klasse of metodes wat gebruik word om die eienskappe van jou masjien/dieplermodel soos gewigte en leertempo te verander om die verliese te verminder. Optimeerders help om vinniger resultate te kry.
Wat is optimaliseerders in neurale netwerk?
Optimiseerders is algoritmes of metodes wat gebruik word om die eienskappe van die neurale netwerk soos gewigte en leertempo te verander om die verliese te verminder. Optimeerders word gebruik om optimeringsprobleme op te los deur die funksie te minimaliseer.
Hoe gebruik ek keras-optimeerders?
Gebruik met saamstel en pas
- from tensorflow invoer keras vanaf tensorflow.keras invoer lae model=keras. Opeenvolgende model. …
- pass optimizer by naam: standaard parameters sal gebruik word model. compile(verlies='categorical_crossentropy', optimizer='adam')
- lr_skedule=keras. optimaliseerders. …
- Optimiseerder. …
- grade=band. …
- tf.
Wat is optimaliseerders in Tensorflow?
Optimiseerders is die uitgebreide klas, wat bygevoegde inligting insluit om 'n spesifieke model op te lei. Die optimiseerderklas word geïnisialiseer met gegewe parameters, maar dit is belangrik om te onthou dat geen Tensor nodig is nie. Die optimaliseerders word gebruik om spoed en werkverrigting te verbeter vir die opleiding van 'n spesifieke model.
Wat is keras Adam optimizer?
Adam-optimering is 'n stogastiese gradiënt-afkomsmetode wat gebaseer is op aanpasbare skatting van eerste-orde en tweede-orde momente. … Die eksponensiële vervalkoers vir die 1ste oomblik skattings.
