Programmierung und Training neuronaler Netze

Modellarchitektur definieren:

• Die Struktur des neuronalen Netzes wird festgelegt, einschließlich der Anzahl der Schichten, der Anzahl der Neuronen in jeder Schicht und der Art der Aktivierungsfunktionen.

Gewichte initialisieren:

• Die Gewichte und Biases werden initial zufällig oder mit speziellen Techniken wie Xavier- oder He-Normal-Initialisierung gesetzt.

Vorwärtspropagation (Forward Propagation):

• Die Eingabedaten werden durch das Netz geleitet, und die Ausgaben jeder Schicht werden berechnet, bis die endgültige Ausgabe in der Ausgabeschicht vorliegt.

Verlustfunktion (Loss Function):

• Eine Verlustfunktion misst, wie gut oder schlecht die Ausgabe des Netzes im Vergleich zu den tatsächlichen Zielwerten ist. Häufig verwendete Verlustfunktionen sind Mean Squared Error (MSE) für Regression und Cross-Entropy für Klassifikation.

Rückwärtspropagation (Backpropagation):

• Ein Algorithmus, der die Gradienten der Verlustfunktion in Bezug auf die Gewichte berechnet und diese verwendet, um die Gewichte anzupassen. Dies geschieht durch den Gradientenabstieg:

Hierbei ist $\eta$η die Lernrate und $\frac{\mathrm{\partial }L}{\mathrm{\partial }{w}_i}$∂wi​∂L​ der Gradient der Verlustfunktion $L$L.

Optimierung:

• Algorithmen wie Stochastic Gradient Descent (SGD), Adam oder RMSprop werden verwendet, um die Gewichte iterativ zu aktualisieren und die Verlustfunktion zu minimieren.