DEF.: Mid-Training-Techniken sind Methoden, die während des Trainingsprozesses von künstlichen neuronalen Netzwerken angewandt werden, um deren Lernfähigkeit und die Qualität der resultierenden Modelle zu verbessern. Diese Techniken beinhalten Anpassungen an den Lernalgorithmen oder Modellparametern, um das Training effizienter zu gestalten und Probleme wie Overfitting oder langsame Konvergenz zu vermeiden.

Beispiel: Ein häufig verwendetes Beispiel für eine Mid-Training-Technik ist das sogenannte „Learning Rate Scheduling“, bei dem die Lernrate im Laufe des Trainings schrittweise angepasst wird. Zu Beginn des Trainings wird eine höhere Lernrate verwendet, um schnelle Fortschritte zu erzielen und aus lokalen Minima herauszukommen. Später wird die Lernrate reduziert, um eine feinere Anpassung zu ermöglichen und eine bessere Konvergenz zu erreichen.

Vorteile:

• Verbesserte Modellgenauigkeit: Durch die gezielte Anpassung von Trainingsparametern können bessere Ergebnisse erzielt werden.
• Effizienzsteigerung: Mid-Training-Techniken können dazu beitragen, die Trainingszeit zu verkürzen, indem sie schneller zu optimalen Lösungen führen.
• Flexibilität: Sie ermöglichen es, das Training an spezifische Herausforderungen und Charakteristika der Daten anzupassen.
• Vermeidung von Overfitting: Durch Anpassungen wie Early Stopping oder Regularisierung wird verhindert, dass das Modell zu stark an die Trainingsdaten angepasst wird.

Zusammenfassung: Mid-Training-Techniken sind entscheidend für die Optimierung des Lernprozesses künstlicher neuronaler Netzwerke. Sie verbessern die Modellgenauigkeit, verkürzen die Trainingszeit und erhöhen die allgemeine Effizienz des Trainings durch gezielte Anpassungen während des Lernprozesses. Diese Techniken sind ein unverzichtbares Werkzeug in der modernen künstlichen Intelligenz.