{"id":30028,"date":"2019-10-31T21:33:18","date_gmt":"2019-10-31T18:33:18","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/rabotaem-s-nejrosetyami-chek-list-dlya-otladki\/"},"modified":"2019-10-31T21:33:18","modified_gmt":"2019-10-31T18:33:18","slug":"rabotaem-s-nejrosetyami-chek-list-dlya-otladki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/rabotaem-s-nejrosetyami-chek-list-dlya-otladki","title":{"rendered":"Arbeiten mit neuronalen Netzen: Checkliste zur Fehlersuche","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><img decoding=\"async\" alt=\"Arbeiten mit neuronalen Netzen: Checkliste zur Fehlersuche\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/8ce45093bfe44092cb25d947c32bb0b5.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n <br \/>\nDer Code von Softwareprodukten f\u00fcr maschinelles Lernen ist h\u00e4ufig komplex und recht verworren. Die Entdeckung und Behebung von Fehlern erfordert erhebliche Ressourcen. Selbst einfachste <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/cs.stanford.edu\/people\/eroberts\/courses\/soco\/projects\/neural-networks\/Architecture\/feedforward.html\">Neuronen-Netze mit direkter Verkn\u00fcpfung<\/a><\/noindex> ben\u00f6tigen einen ernsthaften Ansatz f\u00fcr die Netzwerkarchitektur, die Initialisierung der Gewichte und die Netzwerkoptimierung. Ein kleiner Fehler kann unangenehme Probleme verursachen.<\/p>\n<p>Dieser Artikel ist einem Algorithmus gewidmet, der Ihnen bei der Fehlersuche in Ihren neuronalen Netzen helfen soll.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<blockquote><p><b>Skillbox empfiehlt:<\/b> Praktischer Kurs <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillbox.ru\/python\/?utm_source=skillbox.media&amp;utm_medium=habr.com&amp;utm_campaign=PTNDEV&amp;utm_content=articles&amp;utm_term=neuronet\">Python-Entwickler von Grund auf<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p><b>Wir erinnern daran:<\/b> <i>alle Leser von \u201eHabr\u201c erhalten einen Rabatt von 10.000 Rubel bei der Anmeldung zu einem beliebigen Kurs von Skillbox mit dem Aktionscode \u201eHabr\u201c.<\/i><\/p><\/blockquote>\n<p><\/p>\n<h3>Der Algorithmus besteht aus f\u00fcnf Phasen:<\/h3>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>ein einfacher Start;<\/li>\n<li>Best\u00e4tigung der Verluste;<\/li>\n<li>\u00dcberpr\u00fcfung der Zwischenergebnisse und Verbindungen;<\/li>\n<li>Diagnose der Parameter;<\/li>\n<li>\u00dcberwachung der Funktion.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nWenn Ihnen etwas interessanter erscheint als anderes, k\u00f6nnen Sie sofort zu diesen Abschnitten wechseln. <\/p>\n<h3>Ein einfacher Start<\/h3>\n<p>\nEs ist schwieriger, ein neuronales Netzwerk mit komplexer Architektur, Regularisierung und Lernratenplanung zu debuggen als ein gew\u00f6hnliches. Hier sind wir ein wenig clever, da dieser Punkt nur indirekt mit der Fehlersuche zu tun hat, aber es ist trotzdem eine wichtige Empfehlung.<\/p>\n<p>Ein einfacher Start besteht darin, ein vereinfachtes Modell zu erstellen und es an einem Datensatz (Punkt) zu trainieren.<\/p>\n<p><b>Zuerst erstellen wir ein vereinfachtes Modell<\/b><\/p>\n<p>F\u00fcr den schnellen Start erstellen wir ein kleines Netzwerk mit einer versteckten Schicht und \u00fcberpr\u00fcfen, dass alles korrekt funktioniert. Dann komplexifizieren wir das Modell schrittweise und \u00fcberpr\u00fcfen jeden neuen Aspekt seiner Struktur (zus\u00e4tzliche Schicht, Parameter usw.), bevor wir weitermachen.<\/p>\n<p><b>Wir trainieren das Modell mit einem einzigen Datensatz (Punkt).<\/b><\/p>\n<p>Zur schnellen \u00dcberpr\u00fcfung der Funktionsf\u00e4higkeit Ihres Projekts k\u00f6nnen Sie zum Training einen oder zwei Datenpunkte verwenden, um zu best\u00e4tigen, dass das System korrekt funktioniert. Das neuronale Netzwerk sollte eine Genauigkeit von 100% beim Training und der Pr\u00fcfung zeigen. Wenn dies nicht der Fall ist, ist entweder das Modell zu klein oder es gibt einen Fehler.<\/p>\n<p>Selbst wenn alles gut aussieht, bereiten Sie das Modell darauf vor, einen oder mehrere Epochen durchlaufen zu k\u00f6nnen, bevor Sie fortfahren.<\/p>\n<h3>Loss-Bewertung<\/h3>\n<p>\nDie Loss-Bewertung ist die grundlegendste Methode zur Verfeinerung der Modellleistung. Sie m\u00fcssen sicherstellen, dass der Verlust mit der Aufgabe \u00fcbereinstimmt und die Verlustfunktionen auf einer korrekten Skala bewertet werden. Wenn Sie mehr als einen Verlusttyp verwenden, stellen Sie sicher, dass sie alle vom gleichen Ma\u00dfstab sind und korrekt skaliert sind.<\/p>\n<p>Es ist wichtig, auf die anf\u00e4nglichen Verluste zu achten. Pr\u00fcfen Sie, wie nah das tats\u00e4chliche Ergebnis an den erwarteten Werten liegt, wenn das Modell mit einer zuf\u00e4lligen Annahme gestartet wurde. In <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/cs231n.github.io\/neural-networks-3\/#baby\">der Arbeit von Andrey Karpaty wird Folgendes vorgeschlagen<\/a><\/noindex>: \u201eStellen Sie sicher, dass Sie die Ergebnisse erhalten, die Sie erwarten, wenn Sie mit einer geringen Anzahl von Parametern beginnen. Es ist besser, die Datenverluste sofort zu \u00fcberpr\u00fcfen (mit einem Regularisierungsgrad von null). Zum Beispiel f\u00fcr CIFAR-10 mit einem Softmax-Klassifikator erwarten wir, dass die anf\u00e4nglichen Verluste 2,302 betragen, weil die erwartete diffuse Wahrscheinlichkeit 0,1 f\u00fcr jede Klasse betr\u00e4gt (da es 10 Klassen gibt), und der Softmax-Verlust ist die negative logarithmische Wahrscheinlichkeit der korrekten Klasse, die \u2013ln (0,1) = 2,302 betr\u00e4gt.\u201c<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432. \u0412\u043e\u0442, \u043a \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0443, \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435: 20% 0&#8217;s \u0438 80% 1&#8217;s. \u041e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0435\u043c\u0430\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442 \u0434\u043e \u20130,2ln (0,5) \u20130,8ln (0,5) = 0,693147. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 1, \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0435\u0441\u0430 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0435 \u0441\u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u0438\u043b\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b.<\/p>\n<h3>\u00dcberpr\u00fcfen wir die Zwischenergebnisse und Verbindungen <\/h3>\n<p>\nUm ein neuronales Netzwerk zu debuggen, ist es wichtig, die Dynamik der Prozesse innerhalb des Netzwerks und die Rolle der einzelnen Zwischenschichten zu verstehen, da sie miteinander verbunden sind. Hier sind typische Fehler, auf die Sie sto\u00dfen k\u00f6nnen:<\/p>\n<ul>\n<li>falsche Ausdr\u00fccke f\u00fcr die Gradientenaktualisierungen;<\/li>\n<li>Gewichtsaktualisierungen werden nicht angewendet;<\/li>\n<li>verschwinden oder explodieren die Gradienten (exploding gradients).<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nWenn die Gradientenwerte null sind, bedeutet dies, dass die Lernrate im Optimierer zu gering ist oder dass Sie auf einen falschen Ausdruck f\u00fcr die Gradientenaktualisierung gesto\u00dfen sind.<\/p>\n<p>Dar\u00fcber hinaus m\u00fcssen die Werte der Aktivierungsfunktionen, Gewichte und Aktualisierungen jeder Schicht \u00fcberwacht werden. Zum Beispiel sollte die Gr\u00f6\u00dfe der Parameteraktualisierungen (Gewichte und Biases) <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/cs231n.github.io\/neural-networks-3\/#summary\">1-e3 betragen.<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p>Es gibt ein Ph\u00e4nomen, das als \u201eDying ReLU\u201c oder <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Vanishing_gradient_problem\">\u201edas Problem verschwindender Gradienten\u201c<\/a><\/noindex>bekannt ist, wenn ReLU-Neuronen nach dem Erlernen eines hohen negativen Wertes (Bias) f\u00fcr ihre Gewichte Null ausgeben. Diese Neuronen werden in keinem Datensatz jemals wieder aktiviert.<\/p>\n<p>Sie k\u00f6nnen die Gradienten\u00fcberpr\u00fcfung nutzen, um diese Fehler zu identifizieren, indem Sie den Gradienten mit einer numerischen Methode approximieren. Wenn er den berechneten Gradienten nahe kommt, wurde das Backpropagation-Verfahren korrekt umgesetzt. Um eine Gradienten\u00fcberpr\u00fcfung zu erstellen, schauen Sie sich diese gro\u00dfartigen Ressourcen aus CS231 an. <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/cs231n.github.io\/neural-networks-3\/#gradcheck\">hier<\/a><\/noindex> und <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/cs231n.github.io\/optimization-1\/#gradcompute\">hier<\/a><\/noindex>, sowie <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=P6EtCVrvYPU\">dem Tutorial<\/a><\/noindex> von Andrew Nga zu diesem Thema.<\/p>\n<p><noindex>Faizan Sheikh<\/noindex> beschreibt drei Hauptmethoden zur Visualisierung neuronaler Netzwerke:<\/p>\n<ul>\n<li>Voranalyse \u2013 einfache Methoden, die uns die allgemeine Struktur des trainierten Modells zeigen. Dazu geh\u00f6ren die Ausgabe von Formen oder Filtern einzelner Schichten des neuronalen Netzwerks sowie die Parameter in jeder Schicht.<\/li>\n<li> Aktivierungsbasiert. Dabei entschl\u00fcsseln wir die Aktivierungen einzelner Neuronen oder Gruppen von Neuronen, um ihre Funktionen zu verstehen.<\/li>\n<li> Gradientenbasiert. Diese Methoden neigen dazu, mit Gradienten zu arbeiten, die aus dem Vorw\u00e4rts- und R\u00fcckw\u00e4rtsdurchlauf beim Training des Modells entstehen (einschlie\u00dflich Wichtigkeitskarten und Klassenaktivierungskarten).<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nEs gibt mehrere n\u00fctzliche Werkzeuge zur Visualisierung von Aktivierungen und Verbindungen einzelner Schichten, wie zum Beispiel <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/conx.readthedocs.io\/en\/latest\/Getting%20Started%20with%20conx.html#What-is-ConX?\">ConX<\/a><\/noindex> und <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.tensorflow.org\/guide\/tensorboard_histograms\">Tensorboard<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Arbeiten mit neuronalen Netzen: Checkliste zur Fehlersuche\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/56e7e88983d6772ef482bc8396dd52a2.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n <\/p>\n<h3>Diagnose der Parameter<\/h3>\n<p>\nNeuronale Netzwerke haben eine Vielzahl von Parametern, die miteinander interagieren, was die Optimierung erschwert. Tats\u00e4chlich ist dieser Abschnitt Gegenstand aktiver Forschung von Fachleuten, sodass die nachfolgenden Vorschl\u00e4ge nur als Ratschl\u00e4ge und Ausgangspunkte betrachtet werden sollten.<\/p>\n<p><b>Paketgr\u00f6\u00dfe<\/b> (Batch-Gr\u00f6\u00dfe) \u2014 es ist notwendig, dass die Gr\u00f6\u00dfe des Batches gro\u00df genug ist, um genaue Sch\u00e4tzungen des Gradientenfehlers zu erhalten, aber klein genug, damit der stochastische Gradientenabstieg (SGD) Ihr Netzwerk ordnen kann. Kleine Batch-Gr\u00f6\u00dfen f\u00fchren zu einer schnellen Konvergenz durch Rauschen im Lernprozess und sp\u00e4ter zu Optimierungsschwierigkeiten. Weitere Informationen finden Sie <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1609.04836\">hier<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p><b>Lernrate<\/b> \u2014 eine zu niedrige Lernrate f\u00fchrt zu langsamer Konvergenz oder dem Risiko, in lokalen Minima stecken zu bleiben. Eine hohe Lernrate kann dagegen zur Divergenz der Optimierung f\u00fchren, da die Gefahr besteht, dass Sie \u00fcber einen tiefen, aber schmalen Teil der Verlustfunktion \u201espringen\u201c. Versuchen Sie, ein Lernraten-Scheduling zu verwenden, um die Lernrate w\u00e4hrend des Trainings des neuronalen Netzwerks zu senken. Im Kurs CS231n <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/cs231n.github.io\/neural-networks-3\/\">Es gibt einen gro\u00dfen Abschnitt, der sich mit diesem Thema besch\u00e4ftigt.<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p><b>Gradientenbeschneidung<\/b>\u2014 ist das Zuschneiden der Gradientenparameter w\u00e4hrend des R\u00fcckw\u00e4rtsdurchlaufs auf einen maximalen Wert oder eine Grenznorm. N\u00fctzlich zur L\u00f6sung von Problemen mit explodierenden Gradienten, die Sie im dritten Punkt antreffen k\u00f6nnen.<\/p>\n<p><b>Batch-Normalisierung<\/b> \u2014 wird verwendet, um die Eingabedaten jeder Schicht zu normalisieren, was hilft, das Problem des internen Kovariatenverschiebens zu l\u00f6sen. Wenn Sie Dropout und Batch-Normalisierung zusammen verwenden, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/pitfalls-of-batch-norm-in-tensorflow-and-sanity-checks-for-training-networks-e86c207548c8\">lesen Sie diesen Artikel<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p><b>Stochastischer Gradientabstieg (SGD)<\/b> \u2014 es gibt mehrere Varianten von SGD, die Impuls, adaptive Lernraten und die Nesterov-Methode verwenden. Keine dieser Varianten hat jedoch einen klaren Vorteil hinsichtlich der Lernleistung oder der Generalisierung (<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/ruder.io\/optimizing-gradient-descent\/\">detaillierte Informationen hier<\/a><\/noindex>).<\/p>\n<p><b>Regularisierung<\/b> \u2014 ist entscheidend f\u00fcr den Aufbau eines generalisierbaren Modells, da sie eine Strafe f\u00fcr die Komplexit\u00e4t des Modells oder extreme Parameterwerte hinzuf\u00fcgt. Dies ist ein Weg, um die Varianz des Modells zu reduzieren, ohne die Verzerrung erheblich zu erh\u00f6hen. Mehr <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/cs231n.github.io\/neural-networks-3\/#ratio\">Details finden Sie hier<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p>Um alles selbst zu bewerten, m\u00fcssen Sie die Regularisierung deaktivieren und den Gradienten des Datenverlusts selbst \u00fcberpr\u00fcfen.<\/p>\n<p><b>Dropout <\/b>ist eine weitere Methode zur Strukturierung Ihres Netzwerks, um \u00dcberlastung zu verhindern. W\u00e4hrend des Trainings wird der Dropout nur durch das Halten der Aktivit\u00e4t eines Neurons mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit p (Hyperparameter) oder durch Setzen des Neurons auf null im anderen Fall umgesetzt. Infolgedessen muss das Netzwerk f\u00fcr jede Trainingspartie eine andere Teilmenge von Parametern nutzen, was die Ver\u00e4nderungen bestimmter Parameter verringert, die dominierend werden k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>Wichtig: Wenn Sie sowohl Dropout als auch Batch-Normalisierung verwenden, seien Sie vorsichtig mit der Reihenfolge dieser Operationen oder sogar mit deren gleichzeitiger Verwendung. All dies wird noch aktiv diskutiert und erg\u00e4nzt. Hier sind zwei wichtige Diskussionen zu diesem Thema <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/stackoverflow.com\/questions\/39691902\/ordering-of-batch-normalization-and-dropout\">auf Stackoverflow<\/a><\/noindex> und <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1801.05134\">Arxiv<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<h3>Leistungs\u00fcberwachung<\/h3>\n<p>\nEs geht um die Dokumentation von Arbeitsabl\u00e4ufen und Experimenten. Wenn nichts dokumentiert wird, kann man leicht vergessen, welche Lernrate oder Gewichtung der Klassen verwendet wird. Durch strenge Kontrolle lassen sich fr\u00fchere Experimente problemlos nachverfolgen und reproduzieren. Dies hilft, die Anzahl von doppelten Experimenten zu reduzieren.<\/p>\n<p>Allerdings kann die manuelle Dokumentation zu einer schwierigen Aufgabe werden, wenn es um gro\u00dfe Arbeitsmengen geht. Hier kommen Tools wie Comet.ml ins Spiel, die dabei helfen, Datens\u00e4tze, Code\u00e4nderungen, die Historie von Experimenten und Produktionsmodelle automatisch zu protokollieren, einschlie\u00dflich wichtiger Informationen \u00fcber Ihr Modell (Hyperparameter, Leistungskennzahlen des Modells und Informationen zur Umgebung).<\/p>\n<p>Neuronale Netzwerke k\u00f6nnen sehr empfindlich auf kleine \u00c4nderungen reagieren, was die Leistung des Modells beeintr\u00e4chtigen kann. Das Tracking und die Dokumentation der Arbeit sind der erste Schritt, den Sie unternehmen sollten, um die Umgebung und das Modell zu standardisieren.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Arbeiten mit neuronalen Netzen: Checkliste zur Fehlersuche\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/37b3e4ef97ea39a3d28ffca5c1dbf1e5.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n <br \/>\nIch hoffe, dass dieser Beitrag der Ausgangspunkt sein kann, von dem aus Sie Ihre neuronalen Netze debuggen.<\/p>\n<blockquote><p><b>Skillbox empfiehlt:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li>Zweij\u00e4hriger praktischer Kurs <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/iamwebdev.skillbox.ru\/?utm_source=skillbox.media&amp;utm_medium=habr.com&amp;utm_campaign=WEBDEVPRO&amp;utm_content=articles&amp;utm_term=neuronet\">Ich bin ein PRO Webentwickler<\/a><\/noindex>.<\/li>\n<li>Online-Kurs <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillbox.ru\/c-sharp\/?utm_source=skillbox.media&amp;utm_medium=habr.com&amp;utm_campaign=CSHDEV&amp;utm_content=articles&amp;utm_term=neuronet\">C#-Entwickler von Grund auf<\/a><\/noindex>.<\/li>\n<li>Praktischer Jahreskurs <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillbox.ru\/php\/?utm_source=skillbox.media&amp;utm_medium=habr.com&amp;utm_campaign=PHPDEV&amp;utm_content=articles&amp;utm_term=neuronet\">PHP-Entwickler \u2013 von 0 zu PRO<\/a><\/noindex>.\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/blockquote>\n<p>Quelle: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillbox\/blog\/444684\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u041a\u043e\u0434 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0431\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u043c \u0438 \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c. \u041e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043b\u0438\u043a\u0432\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u044f \u0431\u0430\u0433\u043e\u0432 \u0432 \u043d\u0435\u043c \u2014 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0435\u043c\u043a\u0430\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430. \u0414\u0430\u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439\u0448\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u0441 \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0439 \u0441\u0432\u044f\u0437\u044c\u044e \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0442 \u0441\u0435\u0440\u044c\u0435\u0437\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0430 \u043a \u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0435, \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432, \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u0435\u0442\u0438. \u041d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0430\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043a \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e \u043d\u0435\u043f\u0440\u0438\u044f\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c. \u042d\u0442\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043f\u043e\u0441\u0432\u044f\u0449\u0435\u043d\u0430 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0443 \u043e\u0442\u043b\u0430\u0434\u043a\u0438 \u0432\u0430\u0448\u0438\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439. 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Das Auffinden und Beheben von Fehlern darin ist eine ressourcenintensive Aufgabe. Sogar die einfachsten neuronalen Netze mit Feedforward ben\u00f6tigen einen ernsthaften Ansatz zur Netzwerkarchitektur, Gewichtsinitialisierung und Netzwerkoptimierung. Ein kleiner Fehler kann zu unangenehmen Problemen f\u00fchren. Dieser Artikel widmet sich dem Algorithmus zur Fehlersuche in Ihren neuronalen Netzen. 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