Несколько дней новогоднего волшебства:
Успейте начать обучение в 2018-ом году со скидкой до 30%!
Выбрать курс

Проект выпускника курса «Machine Learning»

ML_Deep_6.11_site-5020-8bde6d.png

Не секрет, что PyTorch содержит множество различных классов для оптимизаторов, хотя некоторые из них очень похожи. Кирилл Романов, выпускник курса Machine Learning, создал проект «Универсальный оптимизатор для PyTorch».

С помощью такого оптимизатора появляется возможность конструировать большинство существующих оптимизаторов, включая: — SGD; — Rmsprop; — Adadelta; — Adam-подобные оптимизаторы.

Также можно комбинировать входные параметры и создавать нестандартный оптимизатор. В рамках реализации проекта выпускник рассмотрел принципы работы основных оптимизаторов спуска градиента, подготовил алгоритмы настройки пользовательского и стандартного оптимизатора, выполнил тестирование и показал лучшую эффективность нового алгоритма оптимизации по сравнению со стандартными.

Алгоритм настройки пользовательского оптимизатора

machine_learning-20219-b4170b.jpg Готовый проект был защищён студентом и рекомендован преподавателем к показу потенциальным работодателям в качестве образца, подтверждающего профессиональные навыки.

Для ознакомления с подробностями проекта перейдите по ссылке на соответствующий репозиторий.

Ждём ваше мнение о проектной работе в комментариях!

Автор
0 комментариев
Для комментирования необходимо авторизоваться