Esta página se tradujo automáticamente con la API de traducción de Google Cloud.
Algunas páginas se pueden leer mejor en su totalidad.
TensorFlow.js es una poderosa herramienta que se puede usar para optimizar los modelos de aprendizaje automático. En esta publicación, nos enfocaremos en cómo usar TensorFlow.js para optimizar un modelo usando el algoritmo de optimización RMSprop.
RMSprop es un algoritmo de optimización popular que se utiliza para entrenar redes neuronales. Es una variante de descenso de gradiente que utiliza una tasa de aprendizaje adaptativa. Esto significa que la tasa de aprendizaje se ajusta automáticamente en función del estado actual del modelo.
RMSprop se usa a menudo junto con otros algoritmos de optimización, como el impulso. Juntos, estos algoritmos pueden ayudar a entrenar redes neuronales de manera más efectiva.
Para comenzar, debemos instalar TensorFlow.js y Node.js. Esto lo podemos hacer usando los siguientes comandos:
npm install -g @tensorflow/tfjs-node
npm install -g node
Una vez que hayamos instalado estas dependencias, podemos crear un nuevo archivo llamado rmsprop.js
y comenzar a codificar.
Lo primero que debemos hacer es importar el módulo @tensorflow/tfjs-node
. Este módulo nos brinda la capacidad de usar TensorFlow.js en Node.js.
const tf = require('@tensorflow/tfjs-node');
A continuación, debemos definir algunos parámetros que utilizará el algoritmo RMSprop. Estos parámetros incluyen la tasa de aprendizaje, la tasa de caída y el impulso.
const learningRate = 0.001;
const decayRate = 0.9;
const momentum = 0.0;
Ahora podemos crear una nueva instancia de Optimizer
. Esta instancia se utilizará para entrenar nuestro modelo.
const optimizer = tf.train.rmsprop(learningRate, decayRate, momentum);
Ahora que hemos creado un optimizador, podemos usarlo para entrenar nuestro modelo. En este ejemplo, utilizaremos un modelo de regresión lineal simple.
Primero, necesitamos definir el modelo. Podemos hacer esto usando la función tf.secuencial
.
const model = tf.sequential();
A continuación, debemos agregar una capa al modelo. Esta capa será una capa completamente conectada con una entrada y una salida.
model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]}));
Ahora que hemos definido el modelo, necesitamos compilarlo. Cuando compilamos el modelo, necesitamos especificar el optimizador que queremos usar. También necesitamos especificar la función de pérdida. Para este ejemplo, utilizaremos la función de pérdida de error cuadrático medio.
model.compile({optimizer: optimizer, loss: 'meanSquaredError'});
Una vez compilado el modelo, podemos entrenarlo usando el método fit
. Este método toma un objeto conjunto de datos
como entrada. El objeto dataset
contiene los datos de entrenamiento que se usarán para entrenar el modelo.
const dataset = tf.data.dataset(...);
model.fit(dataset, {epochs: 10});
En esta publicación, hemos visto cómo usar TensorFlow.js para optimizar un modelo de aprendizaje automático utilizando el algoritmo de optimización RMSprop. También hemos visto cómo entrenar el modelo usando un conjunto de datos.