Trình tối ưu hóa là Lớp hoặc phương pháp được sử dụng để thay đổi các thuộc tính của máy / mô hình học sâucủa bạn, chẳng hạn như trọng số và tốc độ học để giảm tổn thất. Trình tối ưu hóa giúp nhận được kết quả nhanh hơn.
Trình tối ưu hóa trong mạng thần kinh là gì?
Optimizer là các thuật toán hoặc phương pháp được sử dụng để thay đổi các thuộc tính của mạng nơ-ronnhư trọng số và tốc độ học để giảm tổn thất. Trình tối ưu hóa được sử dụng để giải quyết các vấn đề tối ưu hóa bằng cách thu nhỏ hàm.
Làm cách nào để sử dụng trình tối ưu hóa keras?
Cách sử dụng với biên dịch & phù hợp
- từ các lớp nhập khẩu tensorflow từ các lớp nhập khẩu tensorflow.keras model=keras. Mô hình tuần tự. …
- pass Optimizer theo tên: các tham số mặc định sẽ được sử dụng cho mô hình. biên dịch (loss='categorical_crossentropy', Optimizer='adam')
- lr_schedule=keras. người tối ưu hóa. …
- Trình tối ưu hóa. …
- grads=băng. …
- tf.
Trình tối ưu hóa trong Tensorflow là gì?
Tối ưu hóa là lớp mở rộng, bao gồm thông tin bổ sung để đào tạo một mô hình cụ thể. Lớp tối ưu hóa được khởi tạo với các tham số đã cho nhưng điều quan trọng cần nhớ là không cần Tensor. Các trình tối ưu hóa được sử dụng để cải thiện tốc độ và hiệu suất để đào tạo một mô hình cụ thể.
Keras Adam Optimizer là gì?
Tối ưu hóa Adam là một phương pháp giảm độ dốc ngẫu nhiêndựa trên ước tính thích ứng của các khoảnh khắc bậc nhất và bậc hai. … Tỷ lệ giảm dần theo cấp số nhân cho ước tính thời điểm đầu tiên.
