PyTorch - Sieci neuronowe do bloków funkcjonalnych
Trenowanie algorytmu głębokiego uczenia obejmuje następujące kroki -
- Tworzenie potoku danych
 - Budowanie architektury sieciowej
 - Ocena architektury za pomocą funkcji straty
 - Optymalizacja architektury sieci waży przy użyciu algorytmu optymalizacji
 
Trenowanie określonego algorytmu głębokiego uczenia jest dokładnym wymogiem konwersji sieci neuronowej na bloki funkcjonalne, jak pokazano poniżej -
                W odniesieniu do powyższego diagramu, każdy algorytm głębokiego uczenia polega na pobieraniu danych wejściowych, budowaniu odpowiedniej architektury, która zawiera kilka osadzonych w nich warstw.
Jeśli przyjrzysz się powyższemu diagramowi, dokładność jest oceniana za pomocą funkcji strat w odniesieniu do optymalizacji wag sieci neuronowej.