Python para IA · Lección 17
¿Qué automatiza el sistema de 'autograd' de PyTorch durante el proceso de entrenamiento de un modelo de deep learning?
Calcula automáticamente las derivadas (gradientes) necesarias para ajustar los pesos del modelo durante el entrenamiento, rastreando las operaciones realizadas sobre los tensores para poder aplicar la regla de la cadena y propagar esos gradientes hacia atrás sin que el desarrollador tenga que calcularlos manualmente
Autograd elimina por completo la necesidad de tener datos de entrenamiento reales para poder ajustar los pesos del modelo
Solo funciona si el modelo tiene exactamente una única capa en total, sin ninguna posibilidad real de calcular gradientes en arquitecturas más complejas
El desarrollador debe calcular manualmente cada derivada matemática necesaria antes de que autograd pueda aplicarlas al modelo
Python para IA · Lección 17
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Autograd rastrea las operaciones para poder aplicar la regla de la
Revisa: rastrea las operaciones para poder aplicar la regla de la cadena.
Python para IA · Lección 17
¿Por qué automatizar el cálculo de gradientes con autograd es especialmente valioso para una red neuronal con muchas capas, donde calcular esas derivadas manualmente sería extremadamente tedioso y propenso a errores?
Pista: en una red con muchas capas, calcular manualmente cómo cada peso individual de cada capa afecta el resultado final requeriría aplicar la regla de la cadena repetidamente a través de toda esa cadena de operaciones, un trabajo matemático extenso, tedioso y muy propenso a errores humanos; autograd automatiza ese proceso completo de forma confiable, haciendo práctico entrenar arquitecturas profundas que serían virtualmente imposibles de derivar manualmente a mano.
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Autograd — diferenciación automática en PyTorch
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