Prosés diajar pikeun nangtukeun nilai filter optimal dina CNN dipigawé ngaliwatan prosés disebut backpropagation, nu dipaké babarengan jeung algoritma optimasi, kayaning stokastik gradient turunna (SGD) atawa Adam. prosés learning boga tujuan pikeun ngurangan fungsi leungitna, nu ngukur bédana antara prediksi jaringan jeung gradients sabenerna data input. Salila latihan, jaringan nu fed hiji batch tina gambar input jeung labels maranéhanana saluyu. Gambar nu disadiakeun ngaliwatan jaringan, ngahasilkeun prediksi pikeun unggal gambar. fungsi leungitna lajeng ngitung bédana antara prediksi ieu jeung labels sabenerna. fungsi learning dipaké pikeun ngitung gradients leungitna dina watesan beurat katuhu, sarta gradients ieu dipaké pikeun ngukur beurat ku conveyor. prosés iteratif ieu terus pikeun jumlah husus tina data atawa hasilna.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence