butubutuai https://blog.hatena.ne.jp/butubutuai/ ぶつりやAI https://www.ai-physics-lab.com/ ディープラーニング 本記事では、ディープラーニングの学習アルゴリズム全体の流れを整理し、コードベースでどのように実装されるかを視覚的に解説します。データ処理、モデル処理、損失計算、勾配計算、パラメータ更新という学習プロセスを、実際のコードと対応させながら説明。特に、データの前処理、ミニバッチの役割、逆誤差伝搬の計算など、学習アルゴリズムの根幹となる概念を詳細に解説します。これを理解することで、ブラックボックスになりがちなディープラーニングの学習プロセスを直感的に把握し、モデル設計やチューニングに活かせるようになります。 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fwww.ai-physics-lab.com%2Fentry%2Fdeep-learning-training-process_2" title="【実践基礎３】PyTorch による学習アルゴリズムとプロセスの全体像 - ぶつりやAI" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://ai-physics-lab.github.io/blog-figures/flowchart-of-deeplearning-from-dataloader-to-optimizer.png Hatena Blog https://hatena.blog 2025-02-03 00:10:49 rich https://www.ai-physics-lab.com/entry/deep-learning-training-process_2 1.0 100%