Pytorch for Neural Networks Part 7: Training with Loss and Derivatives

Dieser Artikel, Teil einer PyTorch-Reihe, beschreibt den Trainingsprozess neuronaler Netze, indem er eine verschachtelte Schleifenstruktur zum Iterieren über Trainingsdaten demonstriert. Er erklärt, wie der Gesamtverlust berechnet, die Ausgabe abgeleitet und die Verlustfunktion zur Modelloptimierung mittels `loss.backward()` angewendet wird.