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Masterclass ¡ Kapitel 20

Training from Scratch

Loss, Backpropagation, Optimizer und CUDA

Du verstehst den tatsächlichen Lernprozess: Forward Pass, Fehler, Gradienten, Gewichtsanpassung und warum GPU-Training dafßr sinnvoll ist.

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 1 von 5Kapitel 20

20.1 Start mit Zufallsgewichten

Gehe zu Abschnitt 1: Start mit ZufallsgewichtenGehe zu Abschnitt 2: Forward PassGehe zu Abschnitt 3: Loss: Wie falsch war NOVA?Gehe zu Abschnitt 4: Backpropagation und OptimizerGehe zu Abschnitt 5: CUDA und Mixed Precision

Start mit Zufallsgewichten

Am Anfang weiß NovaVisionNet nichts über Hunde, Katzen, Autos oder Schiffe.

Die Gewichte sind zufällig initialisiert. Dadurch sind die ersten Vorhersagen fast zufällig.

Das ist kein Fehler. Das ist der Startpunkt echten Lernens.

Mathematischer Kern
θ₀ = random
ŷ₀ = fθ₀(x)
ŷ₀ ist meist schlecht.
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Kapitel 19 – NovaVisionNet Architektur
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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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