Introductie tot Deep Learning met PyTorch

Om een neuraal netwerk in PyTorch te trainen, moet je eerst extra componenten begrijpen, zoals activatie- en verliesfuncties. Je ziet dan dat het trainen van een netwerk neerkomt op het minimaliseren van die verliesfunctie, wat gebeurt door gradiënten te berekenen. Je leert hoe je deze gradiënten gebruikt om de parameters van je model bij te werken.

Nu je de belangrijkste componenten van een neuraal netwerk kent, ga je er één trainen met een trainingslus. Je verkent mogelijke problemen zoals verdwijnende gradiënten en leert strategieën om die aan te pakken, zoals alternatieve activatiefuncties en het afstellen van learning rate en momentum.

Een deep-learningmodel trainen is een kunst. Om zeker te weten dat ons model correct traint, moeten we tijdens het trainen bepaalde metriek bijhouden, zoals de loss of de nauwkeurigheid. We leren hoe we zulke metriek berekenen en hoe we overfitting verminderen.