【问题标题】:using TensorFlow to find optimum of input parameters使用 TensorFlow 找到最佳输入参数
【发布时间】:2019-02-27 01:34:47
【问题描述】:

我目前正在研究架构中的数学优化。

我在TensorFlow (TF) 中创建并训练了一个模型。

现在,我想找到输入参数的最优值,例如,我想最大化通过窗户入射的阳光辐射。

我曾经用Genetic Algorithm (GA) 找到最优值,以最小化或最大化适应度函数。

有没有办法根据TF中输入参数的标准找到最大值或最小值?还是我应该将 TF 模型用作与 GA 结合的适应度函数?

有什么想法吗?

【问题讨论】:

    标签: python tensorflow optimization machine-learning mathematical-optimization


    【解决方案1】:

    您可以使用 Tensorflow 已实现的任何一种优化器,请参阅 here

    此外,您的任何优化器(如遗传算法)也可以使用 Tensorflow 进行建模。

    【讨论】:

    • 感谢您的回复。我实际上已经检查过了,并且我已经使用梯度下降优化器来训练模型。该模型的预测是准确的。如何在其他中使用相同的优化器来找到最小值?
    • 我不明白你所说的“在其他地方使用相同的优化器”是什么意思
    • 对不起,让我改一下。优化器旨在训练模型。那是对的吗?测试数据由输入组成,每个输入都有一个特定的数字域。我想根据模型的预测找到每个域中的最佳数字。我希望模型的预测能够达到最大可能的最大值。你介意和我分享你的想法吗?是否可以使用 tf.出于这个原因训练优化器?
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