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.