Derin öğrenme modelleri, eğitim verileri kullanılarak eğitilir. Eğitim süreci, modele veri kümesindeki örüntüleri keşfetmesini ve tahminler yapmasını öğretmeyi içerir.
Eğitim süreci, modelin tahminlerini gerçek değerlerle karşılaştırıp hatayı minimize etmeyi amaçlar. Hata, geri yayılım algoritması kullanılarak modele geri iletilir. Geri yayılım, modelin ağırlıklarını ve önyargılarını ayarlayarak hatayı minimize eder.
Eğitim süreci, modelin performansını artırmak için birkaç adımda gerçekleşir. İlk adımda, model eğitim verileriyle eğitilir. İkinci adımda, modelin performansı test verileri kullanılarak değerlendirilir. Eğer modelin performansı yetersiz ise, hiperparametreler ayarlanır ve model yeniden eğitilir.
Eğitim süreci, modelin tahminlerini gerçek değerlerle karşılaştırıp hatayı minimize etmeyi amaçlar. Hata, geri yayılım algoritması kullanılarak modele geri iletilir. Geri yayılım, modelin ağırlıklarını ve önyargılarını ayarlayarak hatayı minimize eder.
Eğitim süreci, modelin performansını artırmak için birkaç adımda gerçekleşir. İlk adımda, model eğitim verileriyle eğitilir. İkinci adımda, modelin performansı test verileri kullanılarak değerlendirilir. Eğer modelin performansı yetersiz ise, hiperparametreler ayarlanır ve model yeniden eğitilir.