Einleitung
Das Training eines neuronalen Netzwerks ist ein komplexer Prozess, der viele Herausforderungen mit sich bringt. In diesem Artikel werden wir die gängigen Trainingsmethoden untersuchen und die häufigsten Herausforderungen beleuchten.
Überwachtes Lernen
Beim überwachten Lernen wird das Netzwerk mit einem Datensatz trainiert, der Eingaben und die entsprechenden Ausgaben enthält. Das Ziel ist es, die Gewichtungen so anzupassen, dass die Fehler zwischen den Vorhersagen des Netzwerks und den tatsächlichen Ausgaben minimiert werden.
Unüberwachtes Lernen
Unüberwachtes Lernen kommt zum Einsatz, wenn keine gelabelten Daten vorhanden sind. Das Netzwerk versucht, Muster oder Strukturen in den Eingabedaten zu erkennen, ohne explizite Ausgaben zu haben. Clustering und Dimensionsreduktion sind typische Anwendungen.
Herausforderungen beim Training
Zu den größten Herausforderungen gehören das Überanpassungsproblem (Overfitting), die Wahl der richtigen Architektur, die Notwendigkeit großer Datenmengen und die hohe Rechenleistung, die für das Training erforderlich ist. Techniken wie Regularisierung, Cross-Validation und der Einsatz von GPUs können helfen, diese Herausforderungen zu meistern.
