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Questi sono solo alcuni esempi di loss functions, ma ce ne sono molti altri, ognuno con le proprie

caratteristiche e adatti a diversi tipi di problemi e dati. La scelta della loss function dipende dal contesto del

problema e dalle caratteristiche specifiche dei dati.

Lezione 012

01. Descrivere la backpropagation e l'allenamento di reti neurali

La backpropagation è un algoritmo fondamentale per l'allenamento delle reti neurali profonde. Consiste nel

calcolare il gradiente della funzione di perdita rispetto ai pesi della rete, permettendo di aggiornare

iterativamente i pesi durante il processo di addestramento mediante l'algoritmo del gradient descent.

Il processo di backpropagation si articola in diverse fasi:

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I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher Carlo9898 di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni di Intelligent systems b e studio autonomo di eventuali libri di riferimento in preparazione dell'esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell'università Università telematica "e-Campus" di Novedrate (CO) o del prof Vecchio Giuseppe.
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