Understanding the PyTorch Training Loop | Forward, Loss, Backprop Explained (GenAISA Module 1)
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Understanding the PyTorch Training Loop | Forward, Loss, Backprop Explained (GenAISA Module 1)
This video walks through a complete miniature neural network training cycle in PyTorch. We build a tiny Multi-Layer Perceptron (MLP) and demonstrate: • Forward pass (logits computation) • CrossEntropy loss for multi-class classification • Backpropagation • One optimizer step using Adam • How changing hidden size, learning rate, and ...
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