[Comprensión profunda de PyTorch] Explicación detallada de la red neuronal y el proceso de entrenamiento del modelo

En esta publicación, nos sumergiremos en la red neuronal y el proceso de entrenamiento de modelos en PyTorch Deep Learning. Primero aclararemos el tema y el propósito del artículo, para que los lectores puedan comprender qué conocimientos y habilidades se pueden dominar después de leer. A continuación, presentaremos los antecedentes teóricos relevantes de la red neuronal y el entrenamiento de modelos, así como el proceso de operación práctica en PyTorch.

1. Tema y propósito del artículo

El objetivo de este artículo es ayudar a los lectores a comprender los conceptos básicos de las redes neuronales y el entrenamiento de modelos, y dominar los métodos de creación y entrenamiento de redes neuronales en PyTorch. Explicamos cada paso en detalle y proporcionamos ejemplos de código para ayudar en la comprensión. Después de leer este artículo, podrá:

• Comprender los conceptos básicos de las redes neuronales y el entrenamiento de modelos.
• Crear y configurar redes neuronales en PyTorch
• Domine el proceso y las técnicas de entrenamiento de modelos, incluida la preparación de datos, la selección de la función de pérdida, el uso del optimizador y la evaluación del modelo.
• Aplique lo que ha aprendido para implementar una red neuronal de clasificación de imágenes simple

2. Bases teóricas del entrenamiento de redes neuronales y modelos

Una red neuronal es una estructura algorítmica para simular una red neuronal biológica, que consta de una capa de entrada, una capa oculta y una capa de salida. Cada capa contiene múltiples neuronas, y cada neurona recibe información de la capa anterior y la pasa a la siguiente capa. El proceso de entrenamiento de una red neuronal se logra ajustando los pesos y sesgos en la red para que la salida de la red pueda predecir correctamente el resultado real.

El entrenamiento del modelo se refiere a optimizar el rendimiento del modelo en un conjunto de datos determinado ajustando los parámetros del modelo. Este proceso suele incluir los siguientes pasos:

1. datos previos