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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: