ऑप्टिमाइज़र कक्षाएं या विधियां हैं जिनका उपयोग आपके मशीन/डीप लर्निंग मॉडल की विशेषताओं को बदलने के लिए किया जाता है जैसे वजन और सीखने की दर घाटे को कम करने के लिए। अनुकूलक तेजी से परिणाम प्राप्त करने में मदद करते हैं।
तंत्रिका नेटवर्क में अनुकूलक क्या हैं?
ऑप्टिमाइज़र एल्गोरिदम या तंत्रिका नेटवर्क की विशेषताओं को बदलने के लिए उपयोग किए जाने वाले तरीके हैं जैसे वजन और सीखने की दर नुकसान को कम करने के लिए। ऑप्टिमाइज़र का उपयोग फ़ंक्शन को छोटा करके अनुकूलन समस्याओं को हल करने के लिए किया जाता है।
मैं केरस ऑप्टिमाइज़र का उपयोग कैसे करूँ?
संकलन और फिट के साथ प्रयोग
- tensorflow से tensorflow.keras आयात keras से tensorflow.keras आयात परत मॉडल=keras. अनुक्रमिक मॉडल। …
- नाम से अनुकूलक पास करें: डिफ़ॉल्ट पैरामीटर मॉडल का उपयोग किया जाएगा। कंपाइल (नुकसान='श्रेणीबद्ध_क्रॉसेंट्रॉपी', अनुकूलक='एडम')
- lr_schedule=keras. अनुकूलक …
- अनुकूलक। …
- ग्रेड्स=टेप। …
- tf.
Tensorflow में अनुकूलक क्या हैं?
ऑप्टिमाइज़र विस्तारित वर्ग हैं, जिसमें एक विशिष्ट मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए अतिरिक्त जानकारी शामिल है। ऑप्टिमाइज़र वर्ग को दिए गए मापदंडों के साथ आरंभीकृत किया गया है, लेकिन यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि किसी टेंसर की आवश्यकता नहीं है। एक विशिष्ट मॉडल के प्रशिक्षण के लिए गति और प्रदर्शन में सुधार के लिए अनुकूलक का उपयोग किया जाता है।
केरस एडम ऑप्टिमाइज़र क्या है?
एडम ऑप्टिमाइज़ेशन एक स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट मेथड है जो पहले-क्रम और दूसरे-क्रम के क्षणों के अनुकूली अनुमान पर आधारित है। … पहले क्षण के लिए घातीय क्षय दर का अनुमान है।
