Wie würden Sie ein Neuronales Netzwerk Schritt für Schritt trainieren?
Das Training eines neuronalen Netzwerks erfordert eine Leistungssteigerung. Dies kann eine Klassifizierung, Regression oder ein Vorhersageproblem sein. 2. Sammeln und Vorprozessdaten: Als nächstes müssen Sie Daten im Zusammenhang mit dem Problem sammeln und vorbereiten, um es für den Einsatz im neuronalen Netzwerk geeignet zu machen. Dies könnte Aufgaben wie die Reinigung der Daten, Skalierung der Werte und die Aufteilung der Daten in Schulungen, Validierung und Test-Sets umfassen. 3. Wählen Sie eine neuronale Netzwerkarchitektur: Sie müssen eine geeignete neuronale Netzwerkarchitektur auf das Problem, das Sie lösen möchten wählen. 5. Definieren Sie eine Verlustfunktion: Sie müssen eine Verlustfunktion definieren, die misst, wie gut das neuronale Netzwerk auf das Problem, das Sie lösen möchten. 4. Initialisieren Sie das Netzwerk: Sie müssen die Gewichte und Voreinschränkungen des Netzwerks auf einige zufällige Werte zu initiieren. 5. Definieren Sie eine Testfunktion für die Prüfung der Leistungsfähigkeit und die Prüfung der Fehler.