user
Selitä minulle backpropagation koneoppimisen yhteydessä.
assistant
Backpropagation, joka on lyhenne sanoista "backward propagation of errors", on laajalti käytetty optimointialgoritmi koneoppimisen yhteydessä, erityisesti keinotekoisten neuroverkkojen kouluttamiseen. Se on valvottu oppimismenetelmä, mikä tarkoittaa, että se vaatii mallin parametrien säätämiseen datasetin, jossa on tulo- ja lähtöparit.

Backpropagationin pääidea on minimoida virhe tai häviöfunktio säätämällä neuroverkon painoja ja harhoja. Se toimii laskemalla häviöfunktion gradientti kunkin painon ja vinoutuman suhteen soveltamalla ketjusääntöä, joka on laskutoimituksesta tuttu differentiointitekniikka. Tämä gradientti edustaa häviöfunktion jyrkimmän nousun suuntaa, mikä osoittaa, miten painoja ja harhoja pitäisi säätää virheen minimoimiseksi.

Seuraavassa esitetään backpropagation-algoritmi koneoppimisen yhteydessä:

1. Alusta neuroverkko satunnaisilla painoilla ja harhapainoilla.
2. Suorita verkon läpikäynti syöttötietojen avulla ennustetun ulostulon (jota kutsutaan myös "aktivoinniksi") laskemiseksi.
3. Laske virhe- tai häviöfunktio, joka mittaa ennustetun tuloksen ja todellisen tuloksen (ground truth) välistä eroa tietokokonaisuudesta.
4. Suorita verkon taaksepäin kulkeminen laskemalla häviöfunktion gradientti kunkin painon ja harhan suhteen ketjusäännön avulla.
5. Päivitetään verkon painot ja vinoutumat käyttäen laskettuja gradientteja ja oppimisnopeutta (pieni skalaarinen arvo, joka määrittää päivitysten askelkoon).
6. Toista vaiheet 2-5 useiden epookkien (iteraatioiden) ajan tai kunnes virhe konvergoituu haluttuun vähimmäisarvoon.

Backpropagation-algoritmi "opettaa" neuroverkkoa tekemään parempia ennusteita säätämällä sen parametreja toistuvasti sen tekemien virheiden perusteella. Koulutuksen edetessä neuroverkosta tulee entistä tarkempi ennustamaan tuotokset annettujen syötteiden perusteella, eli se "oppii" tehokkaasti datasta.