Курс Python → Обратное распространение ошибки

При обучении нейронных сетей важным этапом является обратное распространение ошибки. Этот процесс позволяет оптимизатору корректировать веса модели, чтобы минимизировать функцию потерь. Для начала обратного распространения необходимо выполнить несколько шагов. Первым шагом является обнуление градиента, что достигается вызовом метода optimizer.zero_grad(). Это важно, чтобы избежать накопления градиента от предыдущих проходов и обеспечить корректное вычисление нового градиента.

После обнуления градиента следует вызвать метод loss.backward(), который вычисляет градиент функции потерь по параметрам модели. Градиент показывает направление, в котором нужно изменить веса модели для уменьшения потерь. После вычисления градиента мы применяем оптимизатор, вызывая метод optimizer.step(). Этот метод обновляет веса модели в соответствии с вычисленным градиентом, что позволяет нам двигаться в сторону улучшения качества модели.

import torch
import torch.optim as optim

# Создание оптимизатора
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# Обнуление градиента
optimizer.zero_grad()

# Вычисление градиента
loss.backward()

# Обновление весов
optimizer.step()

Процесс обратного распространения и обновления весов повторяется в течение нескольких эпох обучения, чтобы модель могла научиться оптимальным параметрам. Этот цикл обучения позволяет модели улучшить свои предсказательные способности, минимизируя ошибку на обучающих данных. Важно правильно настраивать параметры оптимизатора и контролировать процесс обучения, чтобы достичь хороших результатов при обучении нейронных сетей.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Проверка кортежей.
  2. Python: изменяемые и неизменяемые коллекции
  3. Методы shutil для работы с файлами
  4. Сравнение строк в Python
  5. Сложные типы данных в Python
  6. Атрибуты класса и экземпляра
  7. Установка переменной среды в Python
  8. Dict Comprehension в Python
  9. Управление User-Agent в Python
  10. Метод repr() в Python
  11. Функция eval() в Python
  12. Метод rsub для пользовательских чисел
  13. Форматирование даты с strftime()
  14. Метод join() для объединения элементов
  15. Обход словаря в Python
  16. Генерация UUID в Python
  17. Добавление вложенных списков
  18. Получение пути к текущему скрипту с помощью os
  19. Имена объектов в Python
  20. Выключение компьютера с помощью Python
  21. Работа с дробями в Python
  22. Отрицательные индексы списков
  23. Определение наиболее частого элемента с помощью collections.Counter
  24. Транспонирование матрицы в Python
  25. Создание пустых функций и классов в Python
  26. Создание функций с произвольным количеством аргументов
  27. Howdoi — получение ответов из терминала
  28. PrettyTable: создание таблицы
  29. Получение текущей даты и времени с помощью datetime
  30. Генераторы по генератору
  31. Генератор чисел Фибоначчи
  32. Работа с пакетами
  33. Ускорение выполнения кода в Python
  34. Подсчет элементов в Python
  35. Проверка типа данных
  36. Сохранение Unicode в JSON
  37. Функции в одну строку
  38. Генераторы данных
  39. Использование defaultdict в Python
  40. Функция reversed() в Python
  41. Переопределение метода __and__
  42. Отладка в командной строке
  43. Функция sleep() в Python
  44. Отладка регулярных выражений в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний