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Masterclass · Kapitel 20

Training from Scratch

Loss, Backpropagation, Optimizer und CUDA

Du verstehst den tatsĂ€chlichen Lernprozess: Forward Pass, Fehler, Gradienten, Gewichtsanpassung und warum GPU-Training dafĂŒr 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 3 von 5Kapitel 20

20.3 Loss: Wie falsch war NOVA?

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

Loss: Wie falsch war NOVA?

Der Loss ist die mathematische FehlergrĂ¶ĂŸe.

FĂŒr Klassifikation verwenden wir Cross Entropy.

Wenn NOVA fĂŒr die richtige Klasse einen niedrigen Score gibt, wird der Loss hoch.

Mathematischer Kern
Loss = CrossEntropy(logits, y)
Ziel: Loss minimieren.
Bezug zu Kapitel 5
  • ‱Training braucht eine messbare FehlergrĂ¶ĂŸe.
  • ‱Ohne Loss gibt es keine Richtung fĂŒr Verbesserung.
  • ‱Der Loss macht Lernen mathematisch steuerbar.
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RTX-Verbrauch

NOVA schÀtzt hier, wie viel GPU-Energie deine Bildanalyse- und CUDA-LÀufe bisher ungefÀhr verbraucht haben.

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