Backpropagation

Backpropagation är en algoritm för att träna artificiella neurala nätverk. Genom att justera vikterna för att minimera felet i prediktionerna säkerställer backpropagation att neurala nätverk lär sig effektivt. I denna ordlisteterm kommer vi att förklara vad backpropagation är, hur det fungerar och beskriva stegen som ingår i träning av ett neuralt nätverk.

Vad är Backpropagation?

Backpropagation, förkortning för ”bakåtriktad propagatering av fel”, är en övervakad inlärningsalgoritm som används för att träna artificiella neurala nätverk. Det är metoden genom vilken det neurala nätverket uppdaterar sina vikter baserat på felfrekvensen som erhållits under föregående epok (iteration). Målet är att minimera felet tills nätverkets prediktioner är så korrekta som möjligt.

Hur fungerar Backpropagation?

Backpropagation fungerar genom att föra felet bakåt genom nätverket. Här är en steg-för-steg-genomgång av processen:

1. Framåtriktad passering

• Ingångslager: Inmatningsdata matas in i nätverket.
• Dolda lager: Datan bearbetas genom ett eller flera dolda lager, där neuroner applicerar vikter och aktiveringsfunktioner för att generera utdata.
• Utgångslager: Den slutliga utmatningen genereras baserat på den viktade summan av indata från det sista dolda lagret.

2. Förlustberäkning

• Felberäkning: Nätverkets utdata jämförs med de faktiska målvärdena för att beräkna felet (förlusten). Vanliga förlustfunktioner inkluderar medelkvadratfel (MSE) och korsentropiförlust.

3. Bakåtriktad passering

• Gradientberäkning: Gradienten av förlustfunktionen beräknas med avseende på varje vikt genom att tillämpa kedjeregeln inom kalkyl. Detta steg innebär att de partiella derivatorna av förlusten med avseende på varje vikt beräknas.
• Viktuppdatering: Vikterna uppdateras med hjälp av de beräknade gradienterna. Inlärningshastigheten, en hyperparameter, avgör steglängden för viktuppdateringen. Uppdateringsregeln ges vanligtvis av:
  w_ny = w_gammal – η ∂L/∂w
  där η är inlärningshastigheten och ∂L/∂w är gradienten av förlusten (L) med avseende på vikten (w).

4. Iteration

• Upprepa: Steg 1 till 3 upprepas under ett fördefinierat antal epoker eller tills förlusten når en acceptabel nivå.

Träning av ett neuralt nätverk med Backpropagation

Att träna ett neuralt nätverk innefattar flera nyckelsteg:

1. Databeräkning

• Dataset: Samla in och förbehandla datasetet.
• Normalisering: Normalisera datan för att säkerställa att alla indatafunktioner är på samma skala.

2. Modellinitiering

• Arkitektur: Definiera nätverksarkitekturen, inklusive antal lager och neuroner.
• Viktinitiering: Initiera vikterna, ofta med små slumpmässiga värden.

3. Träningsloop

• Framåtriktad passering: Beräkna nätverkets utdata.
• Förlustberäkning: Beräkna förlusten mellan de förutsagda och faktiska utdata.
• Bakåtriktad passering: Beräkna gradienterna av förlusten med avseende på varje vikt.
• Viktuppdatering: Uppdatera vikterna med hjälp av gradienterna och inlärningshastigheten.
• Epok: Upprepa processen under flera epoker för att förfina vikterna.

4. Utvärdering

• Validering: Testa den tränade modellen på ett separat valideringsdataset för att utvärdera dess prestanda.
• Justeringar: Finjustera hyperparametrar som inlärningshastighet, batchstorlek och antal epoker baserat på valideringsresultat.

Principer för Backpropagation

• Kedjeregeln: Den centrala matematiska principen som möjliggör beräkning av gradienter i ett nätverk med flera lager.
• Gradientnedstigning: En optimeringsalgoritm som används för att minimera förlustfunktionen.
• Inlärningshastighet: En hyperparameter som styr hur mycket modellen ska förändras i förhållande till det uppskattade felet varje gång modellens vikter uppdateras.

Referenser:

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