Yazeka
Arama sonuçlarına göre oluşturuldu
Öğrenme hızı (learning rate) ayarlanırken kullanılabilecek bazı yöntemler:
- Manuel Ayarlama: Öğrenme hızı, TensorFlow'da bir değişken olarak tanımlanabilir ve değeri eğitim sürecinde güncellenebilir 2. Örneğin,
tf.Variable(0.001, trainable=False)
satırı, 0.001 başlangıç değeriyle bir öğrenme hızı değişkeni oluşturur 2. - Öğrenme Hızı Çizelgeleri (Schedule): Öğrenme hızı, belirli kurallara göre değiştirilebilir 2. TensorFlow'da
tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay
,tf.keras.optimizers.schedules.PiecewiseConstantDecay
vetf.keras.optimizers.schedules.CosineDecay
gibi yerleşik çizelgeler bulunur 2. - Çağrılar (Callbacks):
tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler
gibi çağrılar, belirli koşullara göre öğrenme hızını dinamik olarak değiştirmek için kullanılabilir 2. Ayrıca,tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau
çağrısı, doğrulama kaybı duraksadığında öğrenme hızını azaltmak için kullanılabilir 24. - Adaptif Öğrenme Hızı Yöntemleri: Adam, RMSprop ve AdaGrad gibi optimizerler, öğrenme hızını gradyan istatistiklerine göre otomatik olarak ayarlar 4.
5 kaynaktan alınan bilgiyle göre: