Diese Übung ist Teil des Kurses
Lerne, wie du neuronale Netze auf robuste Weise trainierst. In diesem Kapitel wirst du objektorientierte Programmierung verwenden, um PyTorch-Datensätze und -Modelle zu definieren und dein Wissen über das Training und die Auswertung neuronaler Netze aufzufrischen. Du wirst außerdem verschiedene Optimierer kennenlernen und dich schließlich mit verschiedenen Techniken vertraut machen, die dabei helfen, die beim Training neuronaler Netze so häufig auftretenden Probleme instabiler Gradienten zu minimieren.
Aktuelle Übung
Trainiere neuronale Netze zur Lösung von Bildklassifizierungsaufgaben. In diesem Kapitel lernst du, wie du Bilddaten in PyTorch verarbeitest und machst dich mit Convolutional Neural Networks (CNNs) vertraut. Du übst das Training und die Auswertung eines Bildklassifikators und lernst dabei, wie du die Modellleistung durch Data Augmentation verbessern kannst.
Erstelle und trainiere rekurrente neuronale Netze (RNNs) zur Verarbeitung sequenzieller Daten wie Zeitreihen, Text oder Audio. Du lernst die zwei beliebtesten rekurrenten Architekturen kennen: Long-Short Term Memory (LSTM) und Gated Recurrent Unit (GRU), sowie die Vorbereitung sequenzieller Daten für das Modelltraining. Du wirst deine Fähigkeiten üben, indem du ein rekurrentes Modell für die Vorhersage des Stromverbrauchs trainierst und auswertest.
Entwickle Multi-Input- und Multi-Output-Modelle und lerne, wie sie Aufgaben bewältigen können, die mehr als einen Input benötigen oder mehrere Outputs generieren. Du wirst lernen, wie du diese Modelle mit PyTorch entwickelst und trainierst, und dich mit dem wichtigen Thema der Verlustgewichtung in Multi-Output-Modellen beschäftigen. Dabei geht es darum zu verstehen, wie man die Bedeutung verschiedener Aufgaben ausbalanciert, wenn ein Modell mehrere Aufgaben gleichzeitig ausführen soll.