Как обучаются нейронные сети | Эпохи, батчи, цикл обучения и переобучение: простыми словами

Как на самом деле обучается нейронная сеть? Что такое эпохи, пакеты и итерации? И почему нейронная сеть может хорошо работать на обучающих данных, но плохо — на новых? В этом простом для начинающих руководстве по глубокому обучению мы шаг за шагом разберем цикл обучения нейронной сети, используя практические примеры и простые объяснения. Если вы изучаете глубокое обучение, машинное обучение или PyTorch, это видео поможет вам понять, что происходит за кулисами во время обучения нейронной сети. Что вы узнаете Что такое эпоха в глубоком обучении? Что такое пакет и почему мы делим данные на пакеты? Эпоха, пакет и итерация Градиентный спуск с использованием полных пакетов, стохастический и мини-пакетный градиентный спуск Как размер пакета влияет на обучение нейронной сети Объяснение обучающих, проверочных и тестовых наборов данных Зачем мы перемешиваем обучающие данные? Полный цикл обучения нейронной сети Понимание функций `model.train()` и `optimizer.zero_grad()` Прямое распространение ошибки, вычисление функции потерь, обратное распространение ошибки и обновления оптимизатора Использование функций `model.eval()` и `torch.no_grad()` Как интерпретировать кривые потерь на обучающей и валидационной выборках Что такое переобучение и почему оно происходит? Что такое гиперпараметры, включая скорость обучения, размер пакета и количество эпох? Кому следует посмотреть? Это видео идеально подходит для: Начинающих изучать глубокое обучение Студентов, готовящихся к собеседованиям или устным экзаменам по машинному и глубокому обучению Учащихся, начинающих работать с PyTorch Всех, кто хочет понять процесс обучения нейронных сетей без сложной математики Продолжить обучение Это видео является частью моей серии «Глубокое обучение для начинающих» на канале «Учимся с доктором Джоти». В следующем видео мы реализуем обучение и валидацию с использованием мини-пакетов в PyTorch, построим графики потерь на обучающей и валидационной выборках, а также разберем процесс обучения на примере реального кода. Подписывайтесь на канал Learn with Dr. Jyoti, чтобы получать пошаговые уроки по машинному обучению, глубокому обучению, Python и практическому ИИ. Если это видео вам помогло, пожалуйста, поставьте ЛАЙК, ПОДЕЛИТЕСЬ им с однокурсниками и ПОДПИШИТЕСЬ, чтобы поддержать канал! Темы, рассмотренные в видео: Обучение нейронных сетей, Учебник по глубокому обучению, Объяснение эпох, Объяснение размера пакета, Итерации в глубоком обучении, Градиентный спуск с использованием мини-пакетов, Учебник по PyTorch, Цикл обучения, Потери на валидационной выборке, Потери на обучающей выборке, Переобучение, Обобщение, Машинное обучение для начинающих. #ГлубокоеОбучение #НейронныеСети #PyTorch #МашинноеОбучение #LearnWithDrJyoti