Was ist Training?
Training ist der Prozess, einem neuronalen Netzwerk beizubringen, eine Aufgabe auszuführen, indem man es Beispielen aussetzt und seine Parameter basierend auf Fehlern anpasst.
Trainingsphasen
Die Stufen des Trainings eines neuronalen Netzwerks.
Initialisierung
Zufällige Startgewichte setzen. Gute Initialisierung hilft beim Training.
Forward Pass
Eingabe fließt durch das Netzwerk, um Vorhersagen zu produzieren.
Verlustberechnung
Vorhersagen mit der Ground Truth durch eine Verlustfunktion vergleichen.
Backpropagation
Gradienten des Verlusts bezüglich jedes Gewichts berechnen.
Optimierung
Gewichte mit Gradientenabstieg aktualisieren.
Schlüsselkonzepte
Epoche
Ein vollständiger Durchlauf durch den gesamten Trainingsdatensatz.
Batch-Größe
Anzahl der Beispiele, die vor der Gewichtsaktualisierung verarbeitet werden.
Überanpassung
Das Modell merkt sich Trainingsdaten, versagt aber bei neuen Daten.
Regularisierung
Techniken zur Vermeidung von Überanpassung (Dropout, Gewichtszerfall).
Trainingsfortschritt-Visualisierer
Beobachte, wie ein Netzwerk in Echtzeit lernt
Training Progress
Watch a neural network learn
Epoche
Trainingsverlust
Validierungsverlust
Genauigkeit
Loss Over Time
Accuracy Over Time
Watch for the gap between training and validation loss. When validation loss starts increasing while training loss decreases, the model is overfitting—memorizing training data instead of learning generalizable patterns.
Wichtige Erkenntnisse
- 1Training reduziert iterativ Vorhersagefehler
- 2Überanpassung ist der Hauptfeind – immer auf zurückgehaltenen Daten validieren
- 3Batch-Größe und Lernrate beeinflussen das Training erheblich
- 4Moderne LLMs erfordern massive Rechenleistung für das Training