PyTorch के साथ Deep Learning परिचय

PyTorch में एक न्यूरल नेटवर्क को ट्रेन करने के लिए, आपको पहले कुछ अतिरिक्त कंपोनेंट्स समझने होंगे, जैसे कि एक्टिवेशन और लॉस फंक्शन। फिर आप देखेंगे कि नेटवर्क को ट्रेन करने के लिए उस लॉस फंक्शन को मिनिमाइज़ करना पड़ता है, जो ग्रेडिएंट्स निकालकर किया जाता है। आप सीखेंगे कि इन ग्रेडिएंट्स का उपयोग करके अपने मॉडल के पैरामीटर्स को कैसे अपडेट करें।

अब जब आप न्यूरल नेटवर्क के मुख्य कंपोनेंट्स सीख चुके हैं, तो आप एक ट्रेनिंग लूप का उपयोग करके उसे ट्रेन करेंगे। आप vanishing gradients जैसे संभावित मुद्दों का पता लगाएंगे और उन्हें संभालने की रणनीतियाँ सीखेंगे, जैसे वैकल्पिक एक्टिवेशन फंक्शंस और learning rate व momentum को ट्यून करना।

डीप लर्निंग मॉडल को ट्रेन करना एक कला है, और यह सुनिश्चित करने के लिए कि हमारा मॉडल सही तरीके से ट्रेन हो रहा है, हमें ट्रेनिंग के दौरान कुछ मेट्रिक्स—जैसे लॉस या एक्यूरेसी—ट्रैक करने की ज़रूरत होती है। हम सीखेंगे कि ऐसे मेट्रिक्स कैसे निकाले जाएँ और overfitting को कैसे कम किया जाए।