Le fasi principali della costruzione di una rete neurale

Aggiornato su September 02, 2024 3 minuti a leggere

La costruzione di una rete neurale prevede diversi passaggi chiave:

• Raccolta e preelaborazione dei dati: raccogli e organizza i dati che utilizzerai per addestrare e testare la tua rete neurale. Ciò potrebbe comportare la pulizia dei dati, la gestione dei valori mancanti e la suddivisione dei dati in set di training, convalida e test.

• Scegli un’architettura di rete neurale: decidi il tipo di architettura di rete neurale adatta al tuo problema. Potrebbe trattarsi di una rete neurale feedforward, una rete neurale convoluzionale (CNN) per dati di immagine, una rete neurale ricorrente (RNN) per dati sequenziali o altre architetture specializzate.

• Inizializza il modello: inizializza i parametri della rete neurale, come pesi e bias, solitamente in modo casuale o utilizzando tecniche di inizializzazione specifiche.

• Propagazione in avanti: esegue la propagazione in avanti trasmettendo i dati di input attraverso la rete per fare previsioni. Ogni livello esegue un’operazione lineare o non lineare sull’input.

• Calcola la perdita: confronta l’output previsto con l’output effettivo per calcolare la perdita, che misura la distanza delle previsioni dai valori effettivi.

• Backpropagation: utilizza un algoritmo di ottimizzazione (ad esempio la discesa del gradiente) per aggiornare i pesi della rete in modo da ridurre al minimo la perdita. Questa fase prevede il calcolo dei gradienti della funzione di perdita rispetto ai pesi della rete, quindi l’adeguamento dei pesi di conseguenza per ridurre al minimo la perdita.

• Iterate: ripeti i passaggi di propagazione in avanti, calcolo delle perdite e propagazione all’indietro per più iterazioni o epoche per migliorare le prestazioni del modello.

Gli strati in una tipica architettura di rete neurale includono:

• Livello di input: questo livello riceve i dati di input, siano essi immagini, testo, valori numerici, ecc. Il numero di nodi in questo livello corrisponde al numero di funzionalità nell’input.

• Livelli nascosti: questi livelli si trovano tra i livelli di input e di output e sono responsabili dell’estrazione di funzionalità rilevanti dai dati di input. Nelle reti neurali profonde possono esserci più strati nascosti e ogni strato è costituito da neuroni o nodi.

• Livello di output: il livello finale che produce l’output del modello. Il numero di nodi in questo livello dipende dal tipo di problema: ad esempio, per la classificazione binaria, potrebbe esserci un nodo per un singolo output, mentre per la classificazione multiclasse potrebbero esserci più nodi che rappresentano classi diverse.

Le reti neurali sono anche definite da:

• Funzioni di attivazione: ogni livello (eccetto il livello di input) include tipicamente una funzione di attivazione che introduce la non linearità nella rete, consentendole di apprendere modelli complessi. Le funzioni di attivazione comuni includono ReLU (attivazione lineare rettificata), Sigmoid, Tanh, ecc.

• Connessioni (o Pesi): Ogni nodo in uno strato è connesso a ogni nodo nello strato successivo con un peso associato a ciascuna connessione. Questi pesi vengono adeguati durante il processo di addestramento per ottimizzare le prestazioni della rete.

Diverse architetture di rete neurale potrebbero avere variazioni o livelli aggiuntivi specifici per i loro scopi, ma questi livelli costituiscono la struttura di base di una rete neurale.