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बैकप्रोएगेशन एक मूलभूत एल्गोरिथ्म है जिसका उपयोग गहरे तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है। यह त्रुटि को कम करने के लिए नेटवर्क के भार को समायोजित करने में मदद करता है। यह गाइड बैकप्रोएगेशन को प्रभावी ढंग से लागू करने के लिए एक चरण-दर-चरण प्रक्रिया प्रदान करता है।
मूल बातें समझना
बैकप्रोएग्शन में नेटवर्क में प्रत्येक वजन के संबंध में हानि समारोह के ढाल की गणना शामिल है। यह प्रक्रिया आउटपुट परत से इनपुट परत तक की त्रुटियों को पीछे बढ़ाने के लिए कैलकुलस के चेन नियम का उपयोग करती है।
चरण 1: वज़न शुरू करना
बेतरतीब ढंग से शुरू होने से वजन और तंत्रिका नेटवर्क के पूर्वाग्रहों को शुरू करना। उचित प्रारंभिककरण प्रशिक्षण दक्षता और अभिसरण में सुधार कर सकता है।
Step 2: Forward Pass
इन्फ़ैकशन डेटा को भविष्यवाणियों को उत्पन्न करने के लिए नेटवर्क के माध्यम से पारित किया जाता है। इस चरण के दौरान, वर्तमान वजन और पूर्वाग्रहों का उपयोग करके प्रत्येक परत पर सक्रियण की गणना की जाती है।
चरण 3: गणना हानि
पूर्वानुमानित आउटपुट और वास्तविक लक्ष्य के बीच अंतर को एक नुकसान समारोह का उपयोग करके मापा जाता है, जैसे कि औसत वर्ग त्रुटि या क्रॉस-एंट्रोपी।
चरण 4: पिछड़े पास
नेटवर्क के माध्यम से पिछड़े त्रुटि को बढ़ावा देकर प्रत्येक वजन के संबंध में नुकसान के ढाल की गणना करें। इसमें प्रत्येक परत पर डेरिवेटिव की गणना शामिल है।
चरण 5: अद्यतन भार
ढाल और सीखने की दर का उपयोग करके वजन और पूर्वाग्रह समायोजित करें। यह कदम हानि समारोह को कम करता है और नेटवर्क के प्रदर्शन को बेहतर बनाता है।
- वज़न शुरू करना
- आगे चलें
- हानि की गणना
- सहयोग के माध्यम से ढाल
- वजन अद्यतन