Derin Sinir Ağı Eğitimi

Derin sinir ağı eğitimi, belirli adımlarla gerçekleştirilir. İşte temel aşamalar:

• Veri Hazırlığı: Modeli eğitmek için verilerin toplanması ve ön işlenmesi gerekir. Veri temizliği, normalizasyon ve etiketleme bu aşamada yapılır.
• Model Tasarımı: Sinir ağı mimarisi belirlenir. Katman sayısı, nöron sayısı ve aktivasyon fonksiyonları seçilir.
• İleri Yayılım: Girdi verileri modelin katmanlarından geçirilerek çıktı elde edilir. Bu süreçte ağırlıklar ve biaslar hesaplanır.
• Hata Hesabı: Elde edilen çıktı ile gerçek değerler karşılaştırılır. Hata fonksiyonu kullanılarak kayıp hesaplanır.
• Geri Yayılım: Hatanın azaltılması için ağırlık güncellemeleri yapılır. Gradient Descent algoritması sıkça kullanılır.
• İteratif Eğitim: Yukarıdaki adımlar tekrarlanarak modelin performansı artırılır. Epoch sayısı, mini-batch boyutu gibi hiperparametreler belirlenir.
• Doğrulama ve Test: Eğitim sonrası modelin doğruluğu, ayrı bir doğrulama ve test seti ile değerlendirilir.

Eğitim süreci, modelin karmaşıklığına ve veri setinin boyutuna bağlı olarak zaman alabilir. Ayrıca, overfitting\'i önlemek için düzenleme teknikleri kullanılabilir.