Geriye yayılım, sinir ağlarını (NN) eğitmek için kullanılan derin öğrenme (DL) alanında temel bir algoritmadır. Bir önceki epokta (yani iterasyonda) elde edilen hata oranına dayalı olarak bir sinir ağının ağırlıklarına ince ayar yapma yöntemidir. Ağırlıkların uygun şekilde ayarlanması daha düşük hata oranları sağlar ve modelin genellemesini artırarak güvenilir hale getirir. Ağ ağırlıklarına göre kayıp fonksiyonunun gradyanını hesaplayarak çalışır. Esasen, bir ağdan her ileri geçişten sonra, geriye yayılma modelin parametrelerini ayarlarken geriye doğru bir geçiş gerçekleştirir (weights and biases). Bu süreç, ağın zaman içinde öğrenmesi ve performansını artırması için çok önemlidir.
Geri Yayılım Nasıl Çalışır?
Geriye yayılma algoritmasının iki ana aşaması vardır: ileri geçiş ve geri geçiş.
- İleri Geçiş: İleri geçiş sırasında, giriş verileri ağa beslenir ve ağ bir çıkış tahmini üretir. Kayıp fonksiyonu daha sonra bu tahmini gerçek hedef değerle karşılaştırarak hatayı hesaplar.
- Geriye Doğru Geçiş: Geriye doğru geçişte algoritma, hesaplamanın zincir kuralını uygulayarak her bir ağırlığa göre kayıp fonksiyonunun gradyanını hesaplar. Ağırlıklar daha sonra, tipik olarak gradyan inişi veya varyantlarından biri gibi bir optimizasyon algoritması kullanılarak gradyanın ters yönünde güncellenir. Bu adım, sonraki tahminlerde hatayı en aza indirmek için çok önemlidir.
Geriye Yayılımın Önemi
Geriye yayılım, bir sinir ağının ağırlıklarını güncellemek için gereken gradyanları hesaplamak için hesaplama açısından verimli bir yol sağladığından derin öğrenme modellerini eğitmek için gereklidir. Geriye yayılma olmadan, gradyanları hesaplamanın hesaplama maliyeti çok yüksek olacağından, birden fazla katmana sahip derin ağları eğitmek pratik olmazdı. Hatayı en aza indirmek için ağırlıkları yinelemeli olarak ayarlayarak ağın verilerdeki karmaşık kalıpları ve ilişkileri öğrenmesini sağlar.
Geriye Yayılımın Gerçek Dünya Uygulamaları
Geriye yayılım, çeşitli alanlardaki çok çeşitli uygulamalarda kullanılır. İşte iki örnek:
- Görüntü Tanıma: Bilgisayarla görmede (CV) geri yayılım, görüntü sınıflandırma ve nesne algılama gibi görevler için konvolüsyonel sinir ağlarını (CNN'ler) eğitmek için kullanılır. Örneğin, otonom araçlarda CNN'ler yayalar, diğer araçlar ve trafik işaretleri gibi nesneleri tanımak için eğitilir ve aracın bilinçli sürüş kararları vermesini sağlar. Otonom araçlar hakkında daha fazla bilgi edinin.
- Doğal Dil İşleme (NLP): NLP'de geri yayılım, dil çevirisi, duygu analizi ve metin oluşturma gibi görevler için tekrarlayan sinir ağlarını (RNN 'ler) ve dönüştürücü modelleri eğitir. Örneğin, geri yayılım, Siri ve Alexa gibi sanal asistanların kullanıcı komutlarını daha iyi anlamalarını ve yanıt vermelerini sağlayarak doğruluğunu artırmaya yardımcı olur. Doğal dil işleme (NLP) hakkında daha fazlasını keşfedin.
İlgili Terimler
- Gradyan İnişi: Ağırlıkları gradyanın en dik inişi yönünde iteratif olarak ayarlayarak kayıp fonksiyonunu en aza indirmek için kullanılan bir optimizasyon algoritması. Gradyan inişi hakkında daha fazla bilgi edinin.
- Kayıp Fonksiyonu: Tahmin edilen çıktı ile gerçek hedef değer arasındaki farkı ölçen bir fonksiyon. Bir sinir ağını eğitmenin amacı bu fonksiyonu en aza indirmektir. Kayıp fonksiyonları hakkında daha fazlasını keşfedin.
- Sinir Ağı: Katmanlar halinde düzenlenmiş, birbirine bağlı düğümlerden veya "nöronlardan" oluşan bir ağ. Sinir ağları örüntüleri tanımak için tasarlanmıştır ve derin öğrenmenin temel bir bileşenidir. Sinir ağlarına dalın.
- Aktivasyon Fonksiyonu: Bir nöronun çıktısına doğrusal olmayan bir özellik katan bir işlev. Yaygın aktivasyon fonksiyonları arasında ReLU, sigmoid ve tanh bulunur. Aktivasyon fonksiyonlarını keşfedin.
- Dönem: Eğitim süreci sırasında tüm eğitim veri kümesinden tam bir geçiş. Bir sinir ağını etkili bir şekilde eğitmek için genellikle birden fazla epok gerekir. Epoklar hakkında bilgi edinin.
Bu terimler geriye yayılım ile yakından ilişkilidir ve sinir ağlarının nasıl eğitildiğini anlamak için gereklidir. Geriye yayılımı ve ilgili kavramları anlayarak, derin öğrenmenin mekaniği ve Ultralytics YOLO gibi modellerin çeşitli görevler için nasıl eğitildiği hakkında daha derin bilgiler edinebilirsiniz.
