A five-step workflow for training neural networks: generate logits, apply softmax to get probabilities, compute negative log-likelihood loss, backpropagate to find problematic weights, and update weights with an optimizer like Adam. The process repeats until loss decreases.
चलो जल्दी से समझ लेते हैं। नेगेटिव ब्लॉग ब्लॉग को कैसे रिड्यूस कर सकते हैं। नेगेटिव ब्लॉग ब्लॉग को रिड्यूस करने के लिए आपको फाइव स्टेप मे 3 फंक्शन में से कोई भी फंक्शन यूज करके आप इसको कर सकते हैं। पहले स्टेप समझते है क्यूंकि वो बहुत जरूरी है सबसे पहला स्टेप आप के पास जो भी डेटा है वो आप अपने मॉडल को 2 और मॉडल आपको आउटपुट में कुछ रॉ नंबर जनरेट कर देगा जिनको हम टेक्निकल टर्म में लॉजिक सकते है। स्टेप नंबर टू है प्रोबाबलिटीकोकैल्कुलेट करना प्रोबाबलिटी कैल्कुलेट करने के लिए आपने पहले रॉ नंबर जनरेट करें मतलब लॉजेट्स उनके ऊपर सॉफ्ट मैक्स फंक्शन सॉफ्ट मैक्स की लगाके क्यूंकि सॉफ्ट मैच फंक्शन क्या करता है आपके नंबर को जीरो से ऑन की रेंज में लाकर दे देता है और वो होती है प्रोबाबिलिटी मतलब। स्टेप नंबर टू में आउटपुट में क्या मिला प्रोबाबलिटीसेमनि प्रोबाबलिटीज में से करेक्ट आंसर की प्रोबाबलिटीकोचूस करेंगे उसपर लॉस फंक्शन अप्लाई करेंगे और नेगेटिव साइन लगा लाइकली हुड कैलकुलेट कर देंगे। स्टेप नंबर फोर में बैक प्रोपोगेशन की मदद से हम ये जानने की कोशिश करेंगे की इतनी बड़ी गलती जो हमारा मॉडल कर रहा है उसका जिम्मेदार कौन सा वाला वी है इसको हम करेंगे ग्रेडिएट निकालने से स्टेप नंबर फाइव में हम उसी वेट को अपडेट करते जाएंगे और ये फाइव स्टेप्स आपको लूट पे करने है मतलब पहले आउटपुट लेना है लॉजेट्स निकालने शॉक मैच फंक्शन अप्लाई करके प्रोबाबिलिटी निकालने है थर्ड में हम क्या करेंगे प्रोबाबिलिटी में से नेगेटिव लॉग लाइटली कैलकुलेट करेंगे, स्टेप नंबर फोर में ग्रेडिएंट का पता लगाएंगे, स्टेप नंबर फाइव मेस को अपडेट करते जाएंगे। इन्ही स्टेप्स को लूप में करते जाना इसके लिए आप इन 3 फंक्शन को यूज कर सकते है। सबसे पहला फंक्शन है क्रॉस एंड टारकी लॉस फंक्शन, दूसरा फंक्शन है एन एल एन लॉस फंक्शन, तीसरा फंक्शन है फाइट ऑप्टम एडम फंक्शन। इन 3 फंक्शन की मदद से आप ईसीली अपने मॉडल में से नेगेटिव लॉग लाइटली होल्ड रिड्यूस कर सकते हैं।
