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.