Backpropagation

Backpropagation (Backward Propagation of Errors)

Türkçe: Geriye Yayılım Algoritması

Ayrıntılı Tanım

Modelin çıktısındaki hata payını hesaplayıp, bu hatayı çıktıdan girdiye doğru geriye doğru dağıtarak her bir ağırlığın hatadaki payını (gradyanını) hesaplayan temel derin öğrenme eğitim algoritmasıdır.

Ne İşe Yarar / Çözülen Problem

Milyonlarca hatta milyarlarca parametreli derin ağlarda her bir ağırlığın nasıl güncelleneceğini hesaplama imkansızlığını, dinamik programlama ve zincir kuralı ile saniyelere indirir.

Nasıl Çalışır? (Teknik & Mekanizma)

1. **İleri geçiş (Forward):** Girdiler katmanlardan geçer ve

Loss

hesaplanır. 2. **Geri geçiş (Backward):** Çıktıdan başlanarak her katmanın yerel türevleri hesaplanır ve Zincir Kuralı ile birbiriyle çarpılarak girdiye kadar ulaştırılır:

\frac{\partial Loss}{\partial w}

Örnek Senaryo & Pratik Uygulama

Şirkette batık bir proje: Genel müdür faturayı direktörlere, direktörler müdürlere, müdürler ise işi yapan uzmanlara dağıtır; herkes hatadaki payı oranında uyarılır.

Benzer Terimlerden Farkı

Backpropagation ağırlıkları bizzat güncellemez; sadece ağırlıkların gradyanını hesaplar. Güncellemeyi ise optimizasyon algoritması (SGD, Adam) yapar.

İlişkili Terimler (4)

#74

Chain Rule

Zincir Kuralı

Stochastic Gradient Descent (SGD)

Stokastik (Rastlantısal) Gradyan İnişi

#14

Adam (Adaptive Moment Estimation)

Uyarlanabilir Moment Tahmini

#81