Was bedeutet "Rückwärtsdurchlauf"?
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Der Rückpass ist ein wichtiger Teil davon, wie Deep-Learning-Modelle lernen. Nachdem ein Modell eine Vorhersage gemacht hat, überprüft es, wie weit seine Schätzung vom tatsächlichen Ergebnis entfernt war. Dieser Schritt ist entscheidend, um die Genauigkeit des Modells zu verbessern.
Wie es funktioniert
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Fehlerberechnung: Zuerst berechnet das Modell den Fehler – das ist der Unterschied zwischen seiner Vorhersage und der richtigen Antwort.
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Fehlerweiterleitung: Als Nächstes muss die Fehlerinformation durch die Schichten des Modells zurückgehen. Das hilft, die Einstellungen oder Gewichte des Modells anzupassen, damit es besser darin wird, Vorhersagen zu treffen.
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Gewichtsaktualisierung: Das Modell passt die Gewichte basierend auf dem Fehler an. Wenn die Vorhersage zu hoch oder zu niedrig war, werden die Gewichte leicht geändert, um zukünftige Schätzungen zu verbessern.
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Aus Fehlern lernen: Indem dieser Prozess viele Male mit verschiedenen Beispielen wiederholt wird, lernt das Modell, über die Zeit bessere Vorhersagen zu machen.
Bedeutung
Der Rückpass ist entscheidend für das Training von Modellen, um Muster in Daten zu verstehen. Er hilft den Modellen, ihre Antworten zu verbessern und Aufgaben genauer auszuführen, wie Fragen zu beantworten oder Texte zu generieren.