Backpropagation

Backpropagation er en algoritme for å trene kunstige nevrale nettverk. Ved å justere vektene for å minimere feilen i prediksjoner, sørger backpropagation for at nevrale nettverk lærer effektivt. I denne ordlisteoppføringen forklarer vi hva backpropagation er, hvordan det fungerer, og skisserer stegene i trening av et nevralt nettverk.

Hva er Backpropagation?

Backpropagation, en forkortelse for “bakoverforplantning av feil”, er en overvåket læringsalgoritme som brukes for å trene kunstige nevrale nettverk. Det er metoden som gjør at det nevrale nettverket oppdaterer sine vekter basert på feilraten oppnådd i forrige epoke (iterasjon). Målet er å minimere feilen til nettverkets prediksjoner er så nøyaktige som mulig.

Hvordan Fungerer Backpropagation?

Backpropagation fungerer ved å forplante feilen bakover gjennom nettverket. Her er en steg-for-steg gjennomgang av prosessen:

1. Forover-pass

• Inndata-lag: Inndata mates inn i nettverket.
• Skjulte lag: Dataen behandles gjennom ett eller flere skjulte lag, hvor nevroner bruker vekter og aktiveringsfunksjoner for å generere utdata.
• Utdat-lag: Den endelige utdataen genereres basert på den vektede summen av innsignaler fra det siste skjulte laget.

2. Tapsberegning

• Feilberegning: Nettverkets utdata sammenlignes med de faktiske målverdiene for å beregne feilen (tapet). Vanlige tapsfunksjoner inkluderer Mean Squared Error (MSE) og Cross-Entropy Loss.

3. Bakover-pass

• Gradientberegning: Gradientet til tapsfunksjonen beregnes med hensyn til hver vekt ved å bruke kjerneregelen i kalkulus. Dette steget innebærer utregning av partiellderivertene av tapet med hensyn til hver vekt.
• Vektoppdatering: Vektene oppdateres med de beregnede gradientene. Læringsraten, en hyperparameter, bestemmer steglengden for vektoppdatering. Oppdateringsregelen er vanligvis gitt ved:
  w_ny = w_gammel – η ∂L/∂w
  hvor η er læringsraten og ∂L/∂w er gradienten til tapet (L) med hensyn til vekten (w).

4. Iterasjon

• Gjenta: Steg 1 til 3 gjentas for et forhåndsdefinert antall epoker eller til tapet når en akseptabel terskel.

Trening av et Nevralt Nettverk med Backpropagation

Å trene et nevralt nettverk innebærer flere nøkkelsteg:

1. Datapreparering

• Datasett: Samle inn og forbehandle datasettet.
• Normalisering: Normaliser dataene for å sikre at alle inndatafunksjoner er på samme skala.

2. Modellinitialisering

• Arkitektur: Definer arkitekturen til det nevrale nettverket, inkludert antall lag og nevroner.
• Vektinitialisering: Initialiser vektene, ofte med små tilfeldige verdier.

3. Treningssløyfe

• Forover-pass: Beregn nettverkets utdata.
• Tapsberegning: Beregn tapet mellom predikerte og faktiske utdata.
• Bakover-pass: Beregn gradientene til tapet med hensyn til hver vekt.
• Vektoppdatering: Oppdater vektene med gradientene og læringsraten.
• Epoke: Gjenta prosessen over flere epoker for å finjustere vektene.

4. Evaluering

• Validering: Test den trente modellen på et separat valideringsdatasett for å evaluere ytelsen.
• Justeringer: Finjuster hyperparametre som læringsrate, batchstørrelse og antall epoker basert på valideringsresultatene.

Prinsipper for Backpropagation

• Kjerneregel: Det matematiske hovedprinsippet som muliggjør beregning av gradienter i et flerlagers nettverk.
• Gradient descent: En optimaliseringsalgoritme som brukes for å minimere tapsfunksjonen.
• Læringsrate: En hyperparameter som styrer hvor mye modellen endres som respons på estimert feil hver gang modellvektene oppdateres.

Referanser:

• GeeksforGeeks – Backpropagation in Neural Network
• Wikipedia – Backpropagation
• Neptune.ai – A Comprehensive Guide to the Backpropagation Algorithm in Neural Networks