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. Копирование файлов с shutil()
  2. Операции с числами в Python
  3. Основы работы с os
  4. Создание итератора
  5. Введение в Python
  6. Отправка POST-запроса в REST API
  7. Лямбда-функции для min/max
  8. Вложенные функции в Python
  9. Функция zip() в Python
  10. Подсчет количества элементов в списке
  11. Метод remove() для удаления элемента из списка
  12. Участие в сообществе @selectel
  13. Передача неизвестных аргументов в Python.
  14. Создание графиков в терминале
  15. Блок else в циклах Python
  16. Лямбда-функции в Python
  17. Работа с CSV в Python
  18. Создание спинбокса в tkinter
  19. GitHub в Telegram: подписка на уведомления
  20. Метод lt для сортировки объектов
  21. Работа с JSON в Python
  22. Инициализация переменных
  23. Progress с библиотекой tqdm
  24. Подсчет частотности элементов в Python
  25. Поиск наиболее частого элемента списке
  26. Обратное распространение ошибки
  27. Запуск внешнего кода в Jupyter
  28. Удаление файлов и папок в Python
  29. Переопределение метода divmod
  30. Работа с переменными в Python
  31. Итераторы с потерямиZIP
  32. Безопасный доступ к значениям словаря
  33. Логические значения в Python
  34. Форматирование строк в Python
  35. Подсчет элементов в Python
  36. Настройка логгера Logzero
  37. Итерации в Python
  38. Проверка памяти объекта
  39. Преобразование регистра строк
  40. Определение локальных переменных в Python
  41. Удаление элементов из списка в Python.
  42. Сравнение def и lambda в Python
  43. Оформление кода по PEP 8
  44. Оператор in для Python
  45. PATCH-запрос с библиотекой requests

Marketello читают маркетологи из крутых компаний