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 —
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.