Creare un classificatore binario in PyTorch

Ricorda che una piccola rete neurale con un singolo livello lineare seguito da una funzione sigmoid è un classificatore binario. Si comporta proprio come una regressione logistica.

Esercitati a costruire questa piccola rete e a interpretare l'output del classificatore.

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import torch
import torch.nn as nn

input_tensor = torch.Tensor([[3, 4, 6, 2, 3, 6, 8, 9]])

# Implement a small neural network for binary classification
model = nn.Sequential(
  nn.____(____),
  nn.____()
)

output = model(input_tensor)
print(output)

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Auto a guida autonoma, smartphone, motori di ricerca... Il deep learning è ormai ovunque. Prima di iniziare a creare modelli complessi, familiarizzerai con PyTorch, un framework di deep learning. Imparerai a manipolare i tensori, creare strutture dati di PyTorch e costruire la tua prima rete neurale in PyTorch con layer lineari.

Exercise 1: Introduzione al deep learning con PyTorch Exercise 2: Prime mosse con i tensori PyTorch Exercise 3: Verificare e sommare i tensori Exercise 4: Reti neurali e layer Exercise 5: Rete con livello lineare Exercise 6: Capire i pesi Exercise 7: Strati nascosti e parametri Exercise 8: Il tuo primo neural network Exercise 9: Impilare livelli lineari Exercise 10: Contare il numero di parametri

Per addestrare una rete neurale in PyTorch, dovrai prima comprendere componenti aggiuntivi come le funzioni di attivazione e di loss. Capirai poi che l’addestramento di una rete richiede di minimizzare quella funzione di loss, operazione che si compie calcolando i gradienti. Imparerai a usare questi gradienti per aggiornare i parametri del tuo modello.

Exercise 1: Scoprire le funzioni di attivazione Exercise 2: Attiva la tua comprensione!Exercise 3: Le funzioni sigmoid e softmax Exercise 4: Eseguire un forward pass Exercise 5: Creare un classificatore binario in PyTorch

Esercizio attuale

Exercise 6: Dalla regressione alla classificazione multiclasse Exercise 7: Usare le funzioni di perdita per valutare le previsioni del modello Exercise 8: Creare etichette one-hot encoded Exercise 9: Calcolare la cross entropy loss Exercise 10: Usare le derivate per aggiornare i parametri del modello Exercise 11: Accedere ai parametri del modello Exercise 12: Aggiornare manualmente i pesi Exercise 13: Usare l'ottimizzatore di PyTorch

Ora che conosci i componenti chiave di una rete neurale, ne addestrerai una utilizzando un training loop. Esplorerai possibili problemi come i gradienti che svaniscono e imparerai strategie per affrontarli, ad esempio funzioni di attivazione alternative e la regolazione di learning rate e momentum.

Exercise 1: Approfondiamo il caricamento dei dati Exercise 2: Uso di TensorDataset Exercise 3: Uso di DataLoader Exercise 4: Scrivere il nostro primo ciclo di training Exercise 5: Uso di MSELoss Exercise 6: Scrivere un training loop Exercise 7: Funzioni di attivazione ReLU Exercise 8: Implementare ReLU Exercise 9: Implementare la leaky ReLU Exercise 10: Capire le funzioni di attivazione Exercise 11: Learning rate e momentum Exercise 12: Sperimentare con il learning rate Exercise 13: Sperimentare con il momentum

Addestrare un modello di deep learning è un’arte e, per assicurarci che il modello venga addestrato correttamente, dobbiamo monitorare alcune metriche durante l’addestramento, come la loss o l’accuratezza. Impareremo come calcolare queste metriche e come ridurre l’overfitting.

Exercise 1: Inizializzazione dei layer e transfer learning Exercise 2: Procedura di fine-tuning Exercise 3: Blocca (freeze) i layer di un modello Exercise 4: Inizializzazione dei layer Exercise 5: Valutare le prestazioni del modello Exercise 6: Scrivere il loop di valutazione Exercise 7: Calcolare l'accuracy con torchmetrics Exercise 8: Combattere l’overfitting Exercise 9: Sperimentare con il dropout Exercise 10: Capire l'overfitting Exercise 11: Migliorare le prestazioni del modello Exercise 12: Implementare la random search Exercise 13: Video di riepilogo