Pytorch-neural-networks-to-functional-blocks

PyTorch-機能ブロックへのニューラルネットワーク

深層学習アルゴリズムのトレーニングには、次の手順が含まれます-

• データパイプラインの構築
• ネットワークアーキテクチャの構築
• 損失関数を使用したアーキテクチャの評価
• 最適化アルゴリズムを使用してネットワークアーキテクチャの重みを最適化する

特定の深層学習アルゴリズムのトレーニングは、以下に示すように、ニューラルネットワークを機能ブロックに変換するための正確な要件です-

機能ブロック

上記の図に関して、ディープラーニングアルゴリズムは、入力データを取得し、それらに埋め込まれた多数のレイヤーを含むそれぞれのアーキテクチャを構築することを伴います。

上記の図を観察すると、ニューラルネットワークの重みの最適化に関して損失関数を使用して精度が評価されます。