เครื่องคำนวณ Learning Rate
เครื่องคำนวณ learning rate ฟรีสำหรับ machine learning แปลง learning rate ระหว่างรูปแบบทศนิยม, scientific notation และเปอร์เซ็นต์ เปรียบเทียบค่า default ของ Adam, SGD และ PyTorch optimizer พร้อมตัวอย่าง linear และ cosine schedule
Loading tool...
เครื่องคำนวณ Learning Rate คืออะไร?
เครื่องคำนวณ Learning Rate เป็นเครื่องมือออนไลน์ฟรีสำหรับผู้ทำงานด้าน machine learning ที่แปลง learning rate ระหว่างรูปแบบทศนิยม (0.001), scientific notation (1e-3) และเปอร์เซ็นต์ (0.1%) มีพรีเซ็ตคลิกเดียวสำหรับ learning rate ทั่วไปที่ใช้ใน deep learning โหลดค่า default ที่แนะนำสำหรับ optimizer ยอดนิยม เช่น Adam, AdamW, SGD, Momentum, RMSProp และ AdaGrad และสร้าง code snippet สำหรับ PyTorch และ TensorFlow/Keras พร้อมคัดลอกโดยกรอก learning rate ให้แล้ว เครื่องมือยังพรีวิว linear decay และ cosine annealing schedule เพื่อให้เห็นว่า learning rate เปลี่ยนอย่างไรตลอดการ training และแสดงการแปลง effective step-size ของตระกูล Adam เพื่ออธิบายความสัมพันธ์ระหว่าง learning rate ที่ตั้งไว้กับการอัปเดตพารามิเตอร์จริง การคำนวณทั้งหมดทำงานใน browser โดยไม่มีการอัปโหลดข้อมูล เหมาะสำหรับการปรับ hyperparameter การตั้งค่า training และการเรียนรู้ deep learning
ประโยชน์หลัก
- แปลงทันทีระหว่างรูปแบบทศนิยม, scientific notation และเปอร์เซ็นต์ของ learning rate
- พรีเซ็ตคลิกเดียวสำหรับ learning rate ทั่วไป (1e-1 ถึง 5e-5) และค่า default ของ optimizer ยอดนิยม
- Code snippet สำหรับ PyTorch และ TensorFlow/Keras พร้อมคัดลอก โดยกรอก learning rate ให้แล้ว
- พรีวิว linear decay และ cosine annealing schedule เคียงกัน
- ทำงาน 100% ฝั่ง client — ใช้งานออฟไลน์ได้ ไม่ต้องสมัครสมาชิก ข้อมูลไม่ออกจากอุปกรณ์
กรณีการใช้งาน
- •ปรับ hyperparameter: เปรียบเทียบการแสดง learning rate และเลือกรูปแบบที่เหมาะสมได้รวดเร็ว
- •ตั้งค่า training: สร้าง optimizer code สำหรับ PyTorch หรือ TensorFlow ในคลิกเดียว
- •Transfer learning: แปลงระหว่าง 1e-5 และ 0.00001 โดยไม่ต้องคำนวณเอง
- •การศึกษา deep learning: สำรวจว่า learning rate schedule ลดลงอย่างไรตลอด training
- •งานวิจัย: เข้าใจ effective step-size ของ Adam และผลของ batch-size scaling
วิธีใช้เครื่องคำนวณ Learning Rate
- กรอก learning rate ของคุณ: พิมพ์ learning rate ในรูปแบบใดก็ได้: ทศนิยม (0.001), scientific notation (1e-3) หรือเปอร์เซ็นต์ (0.1%) หรือคลิกปุ่มพรีเซ็ตสำหรับค่าทั่วไป
- เลือกค่า default ของ optimizer (ไม่บังคับ): คลิกปุ่ม optimizer ตัวใดตัวหนึ่ง (Adam, AdamW, SGD, Momentum, RMSProp, AdaGrad) เพื่อโหลด learning rate default ที่แนะนำทันที
- ดูผลการแปลงทุกรูปแบบ: เครื่องมือจะแสดง learning rate ของคุณในรูปแบบทศนิยม, scientific notation และเปอร์เซ็นต์เคียงกัน คลิกไอคอนคัดลอกข้างค่าใด ๆ เพื่อคัดลอก
- คัดลอก code snippet: ใช้ snippet สำหรับ PyTorch หรือ TensorFlow/Keras ที่กรอก learning rate ให้แล้ว คลิกคัดลอกและวางลงใน training script ของคุณได้เลย
คุณสมบัติหลัก
- แปลง learning rate ระหว่างรูปแบบทศนิยม (0.001), scientific notation (1e-3) และเปอร์เซ็นต์ (0.1%) ทันที
- พรีเซ็ตคลิกเดียวสำหรับ learning rate ทั่วไป (1, 1e-1, 1e-2, 1e-3, 1e-4, 5e-5) ที่ใช้ใน deep learning model
- โหลดค่า default ของ optimizer ได้รวดเร็วสำหรับ Adam, AdamW, SGD, Momentum, RMSProp และ AdaGrad
- Code snippet สำหรับ PyTorch และ TensorFlow/Keras พร้อมคัดลอก โดยกรอก learning rate ให้แล้ว
- พรีวิว linear decay และ cosine annealing schedule เคียงกัน เพื่อดูว่า learning rate เปลี่ยนอย่างไรระหว่าง training
- การแปลง effective step-size สำหรับตระกูล Adam แสดงผลของ batch-size scaling