AdasOptimizer Course


Добро пожаловать на AdasOptimizer Онлайн-обучение с живым инструктором с использованием интерактивной облачной среды рабочего стола DaDesktop. Испытайте удаленное живое обучение с помощью интерактивный удаленный рабочий стол во главе с человеком!


7 hours

1,656 €


Что такое AdasOptimizer?


AdasOptimizer

ADAS короткий для адаптивного размера шага, это оптимизатор, который в отличие от других оптимизаторов, которые просто нормализовывают производные, он вставляется в размере шага шагов, действительно создавая планирование размера шага.

Тренировка производительности

Это график процентов неракрактуры ADAS синего и адам оранжевого в области штрафной в локальной сети Y-ось над эпохами X-ось на наборе данных на мадисту MNIST с использованием мелких network 64 скрытых узлов. Можно видеть, что в начале Адаса ~ python ~ быстрее, чем Adam, и в то время как Адам замедляется, ADAS консультирует на network% неточность AKA computingnetworknetwork% точность, в python4 итерациях точно, и с тех пор никогда не расходится. Чтобы посмотреть, как Adam проверил Series / Run python сценарий /. Adam.py, он использует тензорафу. Адас тоже сравнивался с другими оптимизаторами Adagrad, Adadelta, RMSProp, Adamax, Nadam в тенорхлоу, и ни один из них не показал лучших результатов, чем Adam, поэтому их производительность осталась из этого графа. Увеличение шага шага Adam улучшил производительность в краткосрочной перспективе, но оказался еще хуже в долгосрочном и наоборот, чтобы уменьшить его размер шага. Теория В этом разделе объясняется, как ADA оптимизирует размер шага. Проблема поиска оптимального шага шаблона формулирует оптимизацию f x f 'x step-size ` step-size. Который переводится в эту формулу, которая обновляет «шаг-размер» на лету: «Шаг-размер n computing = step-size n f 'x f' x f 'x step_size n. На английском языке это означает оптимизировать размер шага, поэтому потеря немного уменьшится с каждым обновлением веса. Окончательная формула имеет смысл, потому что всякий раз, когда «X» обновляется в том же направлении, «шаг-размер» должен увеличиваться, потому что мы не сделали достаточно большим шагом и наоборот на противоположное. Вы можете заметить, что в этой а выше формула требуется важная проблема. Чтобы преодолеть вышеуказанную проблему, вычислите среднее значение «производногоX 'в производстве SGD-контекста, это представляет «f' x» в формуле, и для каждого обновления SGD кx`, его производное представляет собой« f 'x f' x step_size n, а затем обновите шаг размера в соответствии с формулой.


Хотите узнать AdasOptimizer?


Просто нажмите "Книга". кнопка AdasOptimizer и перейдите к способу оплаты. Введите желаемый график тренировок. Вы получите электронное письмо с подтверждением для AdasOptimizer и представитель / тренер свяжется с вами.


Course Category:

   Programming Training


Расписание курсов


Дата Время
November 1, 2021 (Monday) 09:30 AM - 04:30 PM
November 15, 2021 (Monday) 09:30 AM - 04:30 PM
November 29, 2021 (Monday) 09:30 AM - 04:30 PM
December 13, 2021 (Monday) 09:30 AM - 04:30 PM
December 27, 2021 (Monday) 09:30 AM - 04:30 PM
January 10, 2022 (Monday) 09:30 AM - 04:30 PM


Консультационные услуги доступны для AdasOptimizer.

Дайте нам знать, как мы можем помочь вам.


СВЯЗАТЬСЯ С НАМИ