Настройка нейронной сети в машинном обучении называется процесс оптимизации параметров модели для достижения наилучшего качества предсказаний. Этот процесс включает в себя выбор оптимальных весов и смещений для каждого нейрона в сети, что позволяет минимизировать ошибку предсказаний и улучшить общую производительность модели. Для этого используются различные методы оптимизации, такие как стохастический градиентный спуск, адаптивные методы оптимизации (например, Adam) и другие. Подбор оптимальных параметров нейронной сети - важный этап в процессе обучения модели, который влияет на ее способность обобщения и точность предсказаний на новых данных.
