شبكة المعاملات الفائقة

أولاً، حدد قيم معدلات التعلم (learningRates): هذه هي القيم التي تتحكم في سرعة تحديث أوزان النموذج أثناء التدريب. على سبيل المثال، قد تختار القيم [0.001, 0.01, 0.1]. كلما زاد عدد القيم، زادت عدد المجموعات. أدخلها مفصولة بفواصل.

ثانياً، حدد أحجام الدفعات (batchSizes): وهي عدد العينات التي يتم معالجتها قبل تحديث النموذج. تشمل القيم الشائعة [16, 32, 64]. أدخلها مفصولة بفواصل.

ثالثاً، حدد أنواع المحسنات (optimizerTypes): وهي الخوارزميات المستخدمة لتحسين دالة الخسارة. أمثلة: ['Adam', 'SGD', 'RMSprop']. أدخلها مفصولة بفواصل.

رابعاً، حدد تكوينات الطبقات (layerConfigs): وهي بنى مختلفة للشبكة العصبية مثل عدد الطبقات أو عدد الخلايا في كل طبقة. قد تكون قيمًا مثل ['[64,32]', '[128,64,32]']. أدخل كل تكوين كسلسلة نصية مفصولة بفواصل.