Training eines neuronalen Netzwerks alle 5 Schritte für 10.000 Iterationen
In einem Experiment wurde das Training eines neuronalen Netzwerks in 10.000 Iterationen überwacht, wobei alle fünf Schritte die Trainingsmetriken erfasst wurden. Diese hochfrequente Aufzeichnung liefert einen detaillierten Einblick in die Lerndynamik und ermöglicht es, Veränderungen im Lernverhalten frühzeitig zu erkennen.
Die Analyse zeigte typische Muster: In den ersten tausend Schritten steigt die Trainingsgenauigkeit rasch an, während die Validierungsgenauigkeit zunächst stabil bleibt. Anschließend erreicht das Modell ein Plateau, in dem weitere Verbesserungen nur noch geringfügig sind. Solche Erkenntnisse sind entscheidend, um die Lernrate anzupassen oder frühzeitig zu stoppen.
Die Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung einer feinkörnigen Überwachung des Trainingsprozesses. Durch regelmäßige Messungen können Entwickler potenzielle Probleme wie Overfitting oder Lernratenprobleme frühzeitig identifizieren und gezielt Maßnahmen ergreifen.