Обучение нейронной сети представляет собой процесс настройки весов связей между нейронами с целью минимизации ошибки предсказания модели. Для этого необходимо выполнить следующие шаги:
1. Подготовка данных: перед началом обучения нейронной сети необходимо подготовить набор данных, который будет использоваться для обучения и тестирования модели. Данные должны быть правильно разделены на обучающую и проверочную выборки.
2. Выбор архитектуры нейронной сети: в зависимости от задачи, которую необходимо решить, выбирается соответствующая архитектура нейронной сети. Это может быть нейронная сеть прямого распространения, рекуррентная нейронная сеть, сверточная нейронная сеть и т. д.
3. Инициализация весов: веса связей между нейронами инициализируются случайными значениями перед началом обучения.
4. Прямое распространение: данные подаются на вход нейронной сети, и происходит вычисление значений во всех слоях сети до получения выходного значения.
5. Оценка ошибки: сравнивается предсказанное значение нейронной сети с реальным значением из набора обучающих данных, и вычисляется ошибка предсказания.
6. Обратное распространение: на основе ошибки вычисляются градиенты для корректировки весов связей с помощью алгоритма оптимизации, такого как градиентный спуск.
7. Обучение и проверка: процесс обратного распространения и коррекции весов повторяется на каждой эпохе обучения до тех пор, пока ошибка не будет минимальной на проверочной выборке.
Таким образом, процесс обучения нейронной сети представляет собой итеративный процесс коррекции весов связей на основе ошибок предсказания модели с целью достижения наилучшей производительности и точности предсказания.