Процесс обучения нейронной сети представляет собой итеративную последовательность шагов, в результате которых нейронная сеть "обучается" и способна выполнять задачу, для которой она предназначена.
Во время обучения нейронной сети происходит следующее:
1. Подготовка данных. Для начала обучения нейронной сети необходимо подготовить обучающую выборку данных. Эти данные будут использоваться для обучения сети, то есть для того, чтобы настроить параметры модели так, чтобы сеть правильно выполняла поставленную задачу.
2. Прямое распространение. На этом этапе данные подаются на вход нейронной сети, и происходит передача сигнала от входных слоев к выходным. В результате каждого прогонки сети, на выходе получается предсказание, которое сравнивается с истинным значением.
3. Определение ошибки. После того, как нейронная сеть выдала предсказание, оценивается разница между предсказанным и истинным значением. Эта ошибка определяет, насколько хорошо сеть выполнила задачу.
4. Обратное распространение. На этапе обратного распространения сигнала, сеть корректирует свои параметры таким образом, чтобы уменьшить ошибку. Этот процесс основывается на использовании градиентного спуска, позволяющего оптимизировать параметры сети.
5. Обновление весов. На последнем этапе, веса нейронной сети обновляются в соответствии с корректировками, выполненными на этапе обратного распространения. Этот процесс повторяется для каждого примера из обучающей выборки множество раз, до тех пор, пока ошибка сети не станет приемлемо малой.
Таким образом, во время обучения нейронной сети происходит итеративный процесс, в ходе которого модель "изучает" данные и настраивает свои параметры для выполнения поставленной задачи.