Eine Epochenschleife mit Validierung
Evaluieren Sie nach jedem Durchlauf durch die Daten.
Eine Epochenschleife mit Validierung ist eine kostenlose Deep Learning Academy-Lektion auf CoddyKit. Dies ist Lektion 2 von 4. Du kannst die komplette Lektion unten kostenlos lesen – dann übst du sie direkt im Browser mit einem integrierten Code-Editor und einem KI-Tutor rund um die Uhr. Sie ist Teil des Deep Learning Academy-Lernpfads, und dein Fortschritt wird über Web und CoddyKit-App synchronisiert. Der Deep Learning Academy-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.
Teile dieser Lektion wurden noch nicht übersetzt und werden auf Englisch angezeigt.
What an Epoch Means
One epoch is a single full pass over your entire training set. Real training repeats this pass many times so the model keeps improving.
The Outer Loop
Wrap your whole routine in a loop over epochs. Each turn of this outer loop trains once and then checks progress on validation.
for epoch in range(num_epochs):
train_one_epoch()
validate()The Inner Training Loop
Inside an epoch you loop over batches from the DataLoader. Each batch runs the familiar forward, loss, backward, step rhythm.
for x, y in train_loader:
optimizer.zero_grad()
loss = loss_fn(model(x), y)
loss.backward()
optimizer.step()Switch to Train Mode
Before training a pass, call model.train(). It turns on layers like dropout and batch norm that should behave differently while learning.
model.train()Switch to Eval Mode
Before validating, call model.eval(). This freezes dropout and uses running batch-norm stats so your scores are steady and fair.
model.eval()No Gradients While Validating
Validation only reads the model, so wrap it in torch.no_grad(). Skipping the graph saves memory and runs noticeably faster.
with torch.no_grad():
for x, y in val_loader:
out = model(x)Track the Running Loss
Add up each batch's loss across the epoch, then divide by the count. This average loss is one clean number to compare epoch to epoch.
total += loss.item() * x.size(0)
epoch_loss = total / len(loader.dataset)Measure Validation Loss
Compute the same average on the validation set. This validation loss reveals how well the model generalizes beyond what it trained on.
Print Progress Each Epoch
Log both losses every epoch so you can watch the curves. Seeing the trend live makes overfitting easy to catch the moment it starts.
print(epoch, train_loss, val_loss)Read the Two Curves
Healthy training shows both losses falling. When validation loss starts climbing while training keeps dropping, the model is beginning to overfit.
Don't Backward on Validation
A frequent bug is calling backward() during validation. Never update weights from val data, or you contaminate your honest measurement.
Quick Check
What should you call right before running the validation pass?
Recap
Each epoch trains in train mode, then validates in eval mode under no_grad. Track both losses and watch the gap to catch overfitting early. 📈
Häufig gestellte Fragen
Ist die Lektion „Eine Epochenschleife mit Validierung“ kostenlos?
Ja — der vollständige Text von „Eine Epochenschleife mit Validierung“ ist hier im Web kostenlos zu lesen. Um sie interaktiv zu üben (integrierter Code-Editor und 24/7 KI-Tutor) und den Rest des Deep Learning Academy-Kurses freizuschalten, upgrade auf CoddyKit PRO. Der Deep Learning Academy-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.
Was lerne ich in „Eine Epochenschleife mit Validierung“?
Evaluieren Sie nach jedem Durchlauf durch die Daten. Du übst Deep Learning Academy mit praktischem Code, den du direkt im Browser ausführst, und ein 24/7 KI-Tutor beantwortet deine Fragen während du die Lektion bearbeitest.
Brauche ich Erfahrung, um Deep Learning Academy zu starten?
Keine Vorkenntnisse erforderlich. Deep Learning Academy auf CoddyKit ist für Anfänger bis fortgeschrittene Lernende strukturiert, sodass du hier starten oder von Anfang an beginnen und in deinem eigenen Tempo voranschreiten kannst. Dies ist Lektion 2 von 4.
Wie lange dauert die Lektion „Eine Epochenschleife mit Validierung“?
Die meisten CoddyKit-Lektionen dauern etwa 5–10 Minuten. Jede ist kompakt und interaktiv, sodass du stetig Fortschritte machst und genau dort weitermachst, wo du aufgehört hast – im Web und in der App.
Kann ich in dieser Deep Learning Academy-Lektion Code schreiben und ausführen?
Ja. Jede Deep Learning Academy-Lektion enthält einen integrierten Code-Editor, sodass du echten Code direkt in deinem Browser schreibst und ausführst und sofort KI-Feedback erhältst — ohne lokale Einrichtung erforderlich.
Alle Lektionen in diesem Kurs
- Training, Validierung und Test aufteilen
- Eine Epochenschleife mit Validierung
- Mit state_dict speichern und laden
- Early Stopping beim Validierungs-Loss