ML a neurónové siete v praktických príkladoch / 7. časť: Trénovanie neurónovej siete
V predchádzajúcej časti sme ukázali, ako naprogramovať model neurónovej siete v programovacom jazyku Python s využitím knižnice PyTorch.
{{BANNER|SIMPLE_BANNER_HOMEPAGE_2}}
Trénovanie neurónovej siete umožňuje modelu robiť presné predpovede. Bez trénovania by sieť nedokázala prispôsobiť svoje parametre tak, aby správne reagovala na rôzne vstupné údaje. Trénovanie slúži na úpravu parametrov neurónovej siete, hlavne váhových koeficientov, s cieľom zlepšiť presnosť predpovedí. Model sa naučí z poskytnutých údajov prispôsobiť sa rôznym situáciám. Cieľom trénovania je dosiahnuť, aby stratová funkcia, ktorá meria nepresnosť predpovedí, bola čo najmenšia.
Trénovanie neurónovej siete je iteračný proces, ktorý zahŕňa niekoľko krokov:
Iniciácia parametrov: Na začiatku sú váhové koeficienty nastavené na náhodné hodnoty.
Výpočet stratovej funkcie: Pre množinu tréningových údajov sa vypočíta stratová funkcia, ktorá určuje, ako nepresné boli predpovede modelu.
Spätná propagácia: Na základe hod ...
Článok je uzamknutý
Prihlásiť pomocou členstva NEXTECH
Článok je uzamknutý
Pokračovanie článku patrí k prémiovému obsahu pre predplatiteľov. S digitálnym predplatným už od 10 € získate neobmedzený prístup k uzamknutému obsahu na celý rok. Objednať si ho môžete TU. Ak ho už máte prihláste sa TU
Prihlásiť pomocou členstva NEXTECH