PyTorch ile Deep Learning'e Giriş

PyTorch’ta bir yapay sinir ağını eğitmek için önce aktivasyon ve kayıp fonksiyonları gibi ek bileşenleri anlaman gerekir. Ardından, bir ağı eğitmenin bu kayıp fonksiyonunu en aza indirmeyi gerektirdiğini ve bunun gradyanlar hesaplanarak yapıldığını göreceksin. Bu gradyanları modelinin parametrelerini güncellemek için nasıl kullanacağını öğreneceksin.

Artık bir yapay sinir ağının temel bileşenlerini öğrendiğine göre, bir eğitim döngüsü kullanarak bir ağ eğiteceksin. Kaybolan gradyanlar gibi olası sorunları keşfedecek ve alternatif aktivasyon fonksiyonları ile öğrenme oranı ve momentum ayarı gibi stratejilerle bunların üstesinden gelmeyi öğreneceksin.

Bir deep learning modelini eğitmek bir sanattır ve modelimizin doğru eğitildiğinden emin olmak için eğitim sırasında kayıp veya doğruluk gibi bazı metrikleri takip etmemiz gerekir. Bu metrikleri nasıl hesaplayacağını ve aşırı uyumu nasıl azaltacağını öğreneceğiz.