Учебники

PyTorch – Нейронные сети к функциональным блокам

Обучение алгоритму глубокого обучения включает в себя следующие шаги –

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

Обучение конкретному алгоритму глубокого обучения является точным требованием преобразования нейронной сети в функциональные блоки, как показано ниже –

Функциональные блоки

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

Если вы наблюдаете вышеупомянутую диаграмму, точность оценивается с использованием функции потерь в отношении оптимизации весов нейронной сети.