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.
Другие уроки курса "Python"
- Операции с массивами в NumPy
- Импорт модуля из другого каталога
- Запуск асинхронной корутины
- Работа с геоданными с помощью geopy
- Работа со случайными элементами
- Декораторы классов
- Оператор «or» в Python
- Принципы программирования
- Модуль subprocess: запуск внешних команд
- Python: отличительная особенность — отступы
- Создание словарей и множеств в Python.
- Модуль pprint
- Импорт модулей в Python 3.12
- Оценка выражений генератора в Python
- Измерение времени выполнения кода
- Область видимости переменных
- Оператор walrus в Python
- Python: Фильтрация списков с помощью filter()
- Списки: объединение, изменение
- GitHub в Telegram: подписка на уведомления
- Создание пар из последовательностей
- Работа с датами в Python
- Тестирование с responses
- Игра Виселица на Python
- Удаление дубликатов с сохранением порядка с помощью dict.fromkeys
- Defaultdict в Python
- Метод join() для объединения строк
- Преобразование символов с помощью map
- Проверка подстроки в строке с помощью in
- Метод округления чисел
- Управление экспортом элементов
- Декоратор защиты анонимных пользователей
- Работа с Enum в Python3.
- Работа с zip-архивами в Python
- Умножение строк и списков
- Конкатенация списков в Python
- Работа с путями в Python
- Работа с argparse
- Основы работы со списками
- Преобразование текста в нижний регистр
- Поиск индексов в списке
- Сериализация объектов в Python
- Проверка списка: any() и all()
- Копирование и вставка текста в Python















