Wie funktioniert Feed Forward Training?

Feedforward-Training bezieht sich auf einen Ansatz im maschinellen Lernen, insbesondere bei neuronalen Netzwerken. Hier sind die grundlegenden Schritte, wie es funktioniert:

1. **Datenvorbereitung**: Zunächst werden die Eingabedaten vorbereitet und in ein geeignetes Format gebracht. Diese Daten können Bilder, Texte oder andere Formen von Informationen sein.

2. **Netzwerkarchitektur**: Ein neuronales Netzwerk wird definiert, das aus mehreren Schichten besteht, einschließlich einer Eingabeschicht, einer oder mehreren versteckten Schichten und einer Ausgabeschicht.

3. **Feedforward-Prozess**: Bei der Vorwärtsausbreitung (Feedforward) werden die Eingabedaten durch das Netzwerk geleitet. Jede Neuron in einer Schicht empfängt Eingaben von den Neuronen der vorhergehenden Schicht, gewichtet diese Eingaben, wendet eine Aktivierungsfunktion an und gibt das Ergebnis an die nächste Schicht weiter.

4. **Ausgabe**: Am Ende des Netzwerks wird eine Ausgabe erzeugt, die je nach Aufgabe eine Klassifikation, eine Vorhersage oder eine andere Form von Ergebnis sein kann.

5. **Fehlerberechnung**: Der Unterschied zwischen der vorhergesagten Ausgabe und der tatsächlichen Zielausgabe wird als Fehler oder Verlust bezeichnet. Dieser Fehler wird verwendet, um die Leistung des Modells zu bewerten.

6. **Rückpropagation**: Obwohl dies nicht Teil des Feedforward-Prozesses selbst ist, folgt auf die Vorwärtsausbreitung oft die Rückpropagation, bei der der Fehler durch das Netzwerk zurückgeführt wird, um die Gewichte der Neuronen zu aktualisieren und das Modell zu verbessern.

7. **Training**: Dieser Prozess wird wiederholt, indem das Netzwerk mit vielen Beispielen trainiert wird, bis es in der Lage ist, die gewünschten Ausgaben mit hoher Genauigkeit zu erzeugen.

Feedforward-Training ist ein grundlegender Bestandteil des Lernens in neuronalen Netzwerken und bildet die Basis für viele moderne Anwendungen im Bereich des maschinellen Lernens.