Как называется настройка нейронной сети? - коротко
Настройка нейронной сети называется "обучение". Обучение включает в себя адаптацию весов и биасов в модели для улучшения её прогнозов.
Как называется настройка нейронной сети? - развернуто
Настройка нейронной сети, также известная как обучение или тренировка модели, представляет собой процесс оптимизации параметров сети с целью улучшения её способности к предсказанию или классификации. Этот процесс включает в себя несколько ключевых этапов:
-
Инициализация: На начальном этапе параметры нейронной сети (веса и смещения) инициализируются случайными значениями или с использованием специальных методов, таких как инициализация Хейерста.
-
Выбор архитектуры: Архитектура нейронной сети определяет количество слоев и нейронов в каждом из них, а также типы связей между ними (например, полное или сверточное соединение). Выбор архитектуры зависит от задачи, которую решает сеть.
-
Функция потерь: Для оценки точности предсказаний используется функция потерь, которая измеряет разницу между выходными значениями модели и действительными данными. Наиболее распространенные функции потерь включают квадратичную для задач регрессии и энтропию для задач классификации.
-
Обучение: Обучение нейронной сети происходит через множество итераций, во время которых данные прогоняются через сеть, и параметры корректируются с целью минимизации функции потерь. Для этого используется алгоритм градиентного спуска или его модификации, такие как Adam или RMSprop.
-
Валидация: В процессе обучения важно проверять производительность модели на отдельном наборе данных (набор для валидации), чтобы избежать переобучения. Если модель хорошо предсказывает на тренировочном наборе, но плохо на валидационном, это может означать, что сеть слишком адаптирована к тренировочным данным.
-
Тюнингование гиперпараметров: Гиперпараметры, такие как скорость обучения, количество эпох и размеры слоев, также требуют настройки для достижения оптимальной производительности модели. Это может быть сделано вручную или с использованием автоматизированных методов поиска гиперпараметров.
-
Тестирование: После завершения обучения и валидации модель тестируется на независимом наборе данных, чтобы оценить её общее качество и способность к обобщению.
Настройка нейронной сети является сложным процессом, требующим глубоких знаний в области машинного обучения и многочисленных экспериментов для достижения наилучших результатов.