Rückpropagation
Ein Trainingsalgorithmus, der in neuronalen Netzwerken verwendet wird, um Gewichte anzupassen, indem Fehler vom Ausgabeschicht rückwärts propagiert werden, um den Verlust zu minimieren.
Ein iterativer Optimierungsprozess, bei dem nach einem Vorwärtsdurchlauf, der die Vorhersagen des Netzwerks berechnet, die Differenz zwischen vorhergesagten und tatsächlichen Werten (der Verlust) rückwärts – Schicht für Schicht – propagiert wird, um Gradienten zu berechnen. Diese Gradienten steuern die Aktualisierung der Gewichte mittels Gradientenabstieg und ermöglichen es tiefen Netzwerken, komplexe, hierarchische Merkmalsrepräsentationen zu erlernen.
Bei der Bildklassifizierung verwendet ein Convolutional Neural Network die Backpropagation auf Millionen gelabelter Fotos: Nach jedem Batch passt es Millionen von Verbindungsgewichten an, sodass Bilder der Kategorie „Katze“ eine höhere Aktivierung im korrekten Ausgabeknoten und eine niedrigere Aktivierung an anderer Stelle erzeugen, und erreicht so schrittweise eine Genauigkeit von >95 % auf Validierungsdaten.
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