Derin Öğrenme Algoritmalarında Optimizasyon Teknikleri

Derin öğrenme modellerinin başarısı, doğru optimizasyon tekniklerinin seçimine bağlıdır. Adam, RMSprop ve SGD gibi optimizasyon algoritmaları, farklı senaryolarda farklı performans gösterir.

Learning rate scheduling, momentum ve adaptive learning rate gibi teknikler, modelin convergence hızını ve final performansını önemli ölçüde etkiler.

Optimizasyon Algoritmaları

Stochastic Gradient Descent (SGD) En temel optimizasyon algoritması. Basit ama etkili.

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)

Adam Optimizer Adaptive learning rate ile daha hızlı convergence sağlar.

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, betas=(0.9, 0.999))

Özellikle büyük ölçekli modellerde, optimizasyon stratejisi seçimi kritik öneme sahip. Batch size, learning rate ve regularization parametrelerinin doğru kombinasyonu, başarılı bir model için gerekli.