Aula 10: Treinamento da Rede 🔥
🧠 Como ela aprende?
- Ajustando Pesos e Bias.
- Processo Iterativo: Tentativa e Erro.
📉 Gradiente Descendente
- O objetivo é chegar ao "fundo do vale" (Erro Mínimo).
- O algoritmo calcula a direção da descida.
🔄 Backpropagation
- O sinal de erro volta da saída para a entrada.
- Cada neurônio é avisado o quanto ele contribuiu para o erro.
🏗️ Ciclo de Estudo
graph TD
A["Forward Page (Palpite)"] --> B["Cálculo da Loss (Erro)"]
B --> C["Backpropagation (Aviso)"]
C --> D["Update Weights (Ajuste)"]
📅 O que é uma Época?
- Uma passagem completa por todos os dados de treino.
- Geralmente precisamos de centenas de épocas.
Fim da Aula 10! 🔥👋