Hoe train je een neuraal netwerk?

Een neuraal netwerk train je door het voorbeelden te geven, voorspellingen te laten maken en de interne gewichten steeds aan te passen op basis van de gemaakte fout. Dat proces herhaal je totdat het model goed genoeg presteert op data die het tijdens de training niet heeft gebruikt.

In de praktijk bestaat het trainen uit zes stappen:

1. Bepaal het probleem dat je wilt oplossen
   Begin met een duidelijke taak, zoals afbeeldingen classificeren, een waarde voorspellen of tekst herkennen. De taak bepaalt welke data, netwerkarchitectuur en meetmethode je nodig hebt.
2. Verzamel en bereid je data voor
   Controleer of je voorbeelden representatief zijn voor de situaties waarin je het model later wilt gebruiken. Maak de data schoon en verdeel deze over training, validatie en uiteindelijke evaluatie.
3. Kies de architectuur van je netwerk
   Je bepaalt hoeveel lagen en neuronen je gebruikt en welke activatiefuncties passen bij de taak. Een groter netwerk is niet automatisch beter: extra complexiteit vraagt ook meer data en rekenkracht.
4. Laat het netwerk voorspellingen maken
   De invoer gaat door de lagen van het netwerk totdat er een uitkomst ontstaat. Deze voorwaartse stap wordt meestal forward propagation genoemd.
5. Bereken de fout en pas de gewichten aan
   Een loss function meet hoe sterk de voorspelling afwijkt van de gewenste uitkomst. Via backpropagation worden gradiënten berekend, waarna een optimizer de gewichten bijstelt.
6. Evalueer en verbeter het model
   Controleer regelmatig de prestaties op aparte validatiedata. Zo zie je of het model daadwerkelijk patronen leert die ook buiten de trainingsvoorbeelden bruikbaar zijn.

Wil je dit proces daadwerkelijk met Python en deep learning toepassen? De Machine Learning with Python – ML Programmer to ML Architect E-Learning behandelt onder andere trainingssets, gradient descent, neurale netwerken, CNN’s en RNN’s.

Je hebt voldoende representatieve data nodig om het patroon te kunnen leren dat voor jouw toepassing belangrijk is. Hoeveel voorbeelden daarvoor nodig zijn, verschilt sterk per probleem en model; er bestaat geen vaste hoeveelheid of standaardverdeling die voor ieder neuraal netwerk werkt.

Bij supervised learning gebruik je voorbeelden waarvan de gewenste uitkomst bekend is. Bij andere leermethoden kunnen labels ontbreken. Belangrijker dan een willekeurig percentage is dat je trainingsdata gescheiden houdt van data waarmee je tijdens het ontwikkelen en uiteindelijk beoordelen van het model werkt.

Let daarbij ook op de spreiding van je gegevens. Als bepaalde situaties nauwelijks in je trainingsdata voorkomen, kan het model daar later slecht op presteren. Meer data helpt alleen als die data relevant en bruikbaar is.

Tijdens de voorwaartse stap verwerkt het netwerk de invoer laag voor laag en produceert het een voorspelling. Daarna vergelijkt een loss function die voorspelling met de gewenste uitkomst en wordt berekend hoe groot de fout is.

Vervolgens begint backpropagation. Daarbij wordt berekend hoe sterk de verschillende parameters aan de fout hebben bijgedragen. Een optimizer, bijvoorbeeld stochastic gradient descent of Adam, gebruikt die informatie om de gewichten aan te passen.

Deze cyclus wordt steeds opnieuw uitgevoerd. Een volledige doorgang door de trainingsdataset heet een epoch. Vaak wordt de dataset daarbij opgedeeld in kleinere batches, zodat niet alle voorbeelden tegelijk door het netwerk hoeven.

Wil je eerst beter begrijpen hoe machine learning en deep learning binnen AI samenhangen, dan sluit de AI Fundamentals-training beter aan dan direct beginnen met een geavanceerd programmeertraject. Die training behandelt onder andere machine learning, deep learning en datamanagement.

Overfitting ontstaat wanneer je netwerk de trainingsdata zeer goed leert, maar slechter presteert op nieuwe voorbeelden. Je wilt daarom niet alleen kijken of de trainingsfout daalt, maar vooral controleren hoe het model presteert op data die niet wordt gebruikt om de gewichten aan te passen.

Technieken zoals dropout, regularisatie, data-augmentatie en early stopping kunnen helpen om overfitting te beperken. Welke aanpak zinvol is, hangt af van je model en dataset.

Het tegenovergestelde probleem is underfitting. Dan is het model niet in staat om het relevante patroon goed te leren. Dat kan bijvoorbeeld komen door een te eenvoudig model, onvoldoende geschikte kenmerken of een trainingsproces dat nog niet goed is ingesteld.

Ook de learning rate verdient aandacht. Een te grote stapgrootte kan ervoor zorgen dat de training instabiel wordt, terwijl een zeer kleine learning rate het leerproces onnodig langzaam kan maken.

PyTorch, TensorFlow en Keras behoren tot de bekende hulpmiddelen waarmee je neurale netwerken kunt bouwen en trainen. Welke je kiest, hangt vooral af van je bestaande omgeving, je ervaring en hoeveel controle je over de trainingsloop nodig hebt.

PyTorch biedt directe toegang tot onder andere netwerkcomponenten, loss functions, optimizers en backpropagation. TensorFlow biedt eveneens uitgebreide mogelijkheden voor het bouwen, trainen en uitrollen van machinelearningmodellen.

De uitleg op de oude versie van deze blog dat Keras uitsluitend boven op TensorFlow draait, is inmiddels achterhaald. Keras 3 kan werken met TensorFlow, PyTorch en JAX als backend.

Welke tool je ook kiest: probeer eerst een klein model en een overzichtelijke dataset. Daarmee kun je controleren of je complete trainingsproces werkt voordat je meer lagen, data en rekenkracht toevoegt.

Nee. Zelf een neuraal netwerk vanaf nul trainen is lang niet altijd de efficiëntste oplossing. Voor veel toepassingen kun je beter beginnen met een bestaand voorgetraind model en dat aanpassen aan je eigen taak.

Zelf trainen wordt interessanter wanneer je een specifiek probleem hebt, geschikte data bezit en meer controle over het model nodig hebt. Daarvoor heb je wel programmeerkennis en inzicht in machine learning nodig.

Wil je juist leren hoe je neurale netwerken, deep learning en machinelearningarchitecturen zelf ontwikkelt, dan sluit de Machine Learning with Python – ML Programmer to ML Architect E-Learning directer aan. Het programma bevat afzonderlijke onderdelen over machine learning, deep learning en MLOps. Startel leidt al meer dan 25 jaar IT-professionals op, maar ook hier geldt: als je alleen AI-tools wilt leren gebruiken, heb je zo’n technisch traject niet nodig.