PyTorch - Нейронные сети к функциональным блокам

Обучение алгоритму глубокого обучения включает в себя следующие шаги:

  • Создание конвейера данных
  • Построение сетевой архитектуры
  • Оценка архитектуры с использованием функции потерь
  • Оптимизация весов сетевой архитектуры с помощью алгоритма оптимизации

Обучение конкретного алгоритма глубокого обучения является точным требованием преобразования нейронной сети в функциональные блоки, как показано ниже -

Что касается приведенной выше диаграммы, любой алгоритм глубокого обучения включает в себя получение входных данных, построение соответствующей архитектуры, которая включает в себя набор встроенных в них слоев.

Если вы обратите внимание на приведенную выше диаграмму, точность оценивается с использованием функции потерь в отношении оптимизации весов нейронной сети.