Stell dir Backpropagation wie das Lernen aus Fehlern vor: Das Netzwerk sieht, wie daneben es lag, und passt daraufhin die Gewichtungen an, um beim nächsten Mal besser zu sein.
Kurzantwort
Der Trainingsprozess eines neuronalen Netzwerks beinhaltet mehrere Schritte: Zuerst werden Eingabedaten durch das Netzwerk geleitet (Forward Propagation), wodurch eine Vorhersage erzeugt wird. Anschließend wird der Fehler zwischen Vorhersage und tatsächlichem Ergebnis berechnet (Loss). Danach erfolgt die Rückpropagation (Backpropagation), bei der die Gewichte im Netzwerk so angepasst werden, dass der Fehler in zukünftigen Durchläufen kleiner wird. Dieser Vorgang wird über viele Iterationen mit Hilfe von Optimierungsalgorithmen wie Gradient Descent wiederholt.
Wie funktioniert ein neuronaler Netzwerk-Trainingprozess?
Neuronale Netzwerke lernen durch einen wiederholten Trainingsprozess, bei dem sie anhand von Beispieldaten die passenden Gewichtungen ihrer Verbindungen herausfinden. Dieser Prozess läuft in mehreren Schritten ab:
1. Forward Propagation (Vorwärtsdurchlauf)
Die Eingabedaten werden durch die Schichten des Netzwerks bis zur Ausgabeschicht geleitet. Jede Verbindung hat ein Gewicht, das die Stärke der Weitergabe beeinflusst. Mithilfe von Aktivierungsfunktionen werden die Werte in jeder Schicht verarbeitet.
2. Fehlerberechnung (Loss Function)
Nach der Vorhersage vergleicht das Netzwerk den berechneten Ausgabewert mit dem tatsächlichen Zielwert. Die Differenz wird mit einer Fehlerfunktion (z. B. mittlerer quadratischer Fehler oder Kreuzentropie) berechnet.
3. Backpropagation (Rückpropagation)
Nun wird der Fehler zurück durch das Netzwerk propagiert. Dabei wird berechnet, in welchem Ausmaß jedes Gewicht zum Fehler beigetragen hat. Dazu wird die Kettenregel der Ableitung verwendet.
4. Gewichtsaktualisierung (Optimierung)
Ein Optimierungsalgorithmus (wie z. B. Stochastic Gradient Descent oder Adam) nutzt die berechneten Gradienten, um die Gewichte anzupassen. Ziel ist es, den Fehler in den folgenden Durchläufen zu reduzieren.
5. Wiederholung über Epochen
Dieser Vorgang wird für viele Datensätze und über mehrere sogenannte Epochen hinweg wiederholt. Mit jeder Epoche „lernt“ das Netzwerk, bessere Vorhersagen zu treffen.
Fazit
Der Trainingsprozess ist ein iterativer Optimierungsvorgang. Mit jeder Iteration wird das neuronale Netzwerk ein Stück besser darin, aus Eingabedaten die gewünschten Ausgaben zu berechnen.
