Trainingsdaten für NOVA

Woher NOVA ihre Beispiele bekommt

Du verstehst, was STL-10 für NOVA ist, warum Trainingsdaten Beispiele sind und warum NOVA nur Klassen lernen kann, die im Datensatz vorkommen.

Diese Masterclass verbindet Theorie, Mathematik und echten NOVA-Code. Sie zeigt nicht nur, was ein Konzept bedeutet, sondern wo es in unserer Vision-Forge-Pipeline auftaucht.

Abschnitt 2 von 4Kapitel 16

16.2 Das Trainingspaar: Bild und Label

Das Trainingspaar: Bild und Label

Beim überwachten Lernen besteht ein Beispiel aus zwei Teilen: dem Eingang x und dem Ziel y.

Bei NOVA ist x ein Bild. y ist die korrekte Klasse.

Das Modell sieht das Bild, macht eine Vorhersage und bekommt über den Loss eine Rückmeldung, wie falsch diese Vorhersage war.

Mathematischer Kern

D = {(x₁, y₁), (x₂, y₂), ..., (xₙ, yₙ)}

x = Bildtensor

y = Klassenindex

Beispiel: x = Katzenbild, y = cat

Dataset-Prinzip im Code

train_dataset = datasets.STL10(
    root=str(DATASET_DIR),
    split="train",
    transform=train_transform,
    download=False,
)

image, label = train_dataset[0]

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NOVA Energie-Log

RTX-Verbrauch

NOVA schätzt hier, wie viel GPU-Energie deine Bildanalyse- und CUDA-Läufe bisher ungefähr verbraucht haben.

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