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Verständnis der Bedeutung der Lernrate Die Lernrate ist eine der wichtigsten Hyperparameter beim Training von Deep-Learning-Modellen. Sie bestimmt, wie groß die Schritte sind, mit denen das Modell seine Gewichte während des Trainings anpasst. Eine zu hohe Lernrate kann dazu führen, dass das Modell
Was ist Transfer Learning? Transfer Learning ist eine Methode im maschinellen Lernen, bei der ein bereits vortrainiertes Modell als Ausgangspunkt für ein neues, spezifischeres Modell verwendet wird. Anstatt ein Modell von Grund auf neu zu trainieren, nutzt man vorhandenes Wissen aus einem Modell,
Definition der Batch-Größe Die Batch-Größe bezeichnet im Kontext des maschinellen Lernens die Anzahl der Trainingsbeispiele, die in einem einzelnen Durchgang, also einem sogenannten "Forward- und Backward-Pass" durch das neuronale Netzwerk verarbeitet werden. Statt die Gewichte des Modells nach
Unangemessene Wahl der Lernrate Einer der zentralen Faktoren, der das Lernen eines neuronalen Netzes verlangsamen kann, ist eine ungünstige Einstellung der Lernrate. Die Lernrate bestimmt, wie groß die Schritte bei der Anpassung der Netzwerkgewichte in Richtung des Gradienten sind. Ist die Lernrate
Einleitung Das Auftreten von NaN-Werten (Not a Number) in den Gewichten eines neuronalen Netzes während des Trainings ist ein häufiges Problem, das verschiedene Ursachen haben kann. Solche NaN-Werte führen dazu, dass das Training nicht mehr sinnvoll fortgesetzt werden kann, weil die Parameter des
Überfitting und Unterfitting erkennen Wenn dein Modell nach längerer Trainingszeit keine Verbesserung der Genauigkeit zeigt, könnte das an einem der klassischen Probleme im maschinellen Lernen liegen: Überfitting oder Unterfitting. Überfitting bedeutet, dass das Modell die Trainingsdaten zu genau
Einleitung Wenn ein Modell während des Trainings nicht konvergiert, bedeutet das, dass es nicht gelingt, die Fehlerfunktion zu minimieren und somit keine Verbesserung der Leistung über die Trainingszeit beobachtet wird. Die Ursachen hierfür können vielfältig sein und hängen sowohl von der Datenqualität