Как происходит обучение нейронной сети сеть запускается на обучающем множестве? - коротко
Обучение нейронной сети начинается с подачи обучающего множества данных в сеть. В процессе обучения веса связей между нейронами корректируются, чтобы минимизировать ошибку предсказаний.
Как происходит обучение нейронной сети сеть запускается на обучающем множестве? - развернуто
Обучение нейронной сети - это процесс, в ходе которого модель адаптируется к данным, чтобы улучшить свои прогнозирующие способности. Этот процесс начинается с запуска нейронной сети на обучающем множестве.
Обучающее множество представляет собой набор данных, который используется для тренировки модели. Эти данные включают в себя пары "вход-выход", где вход - это характеристики объекта или явления, а выход - это желаемый результат или метка. Например, если мы обучаем нейронную сеть распознаванию изображений кошек и собак, входными данными будут изображения, а выходными - метки "кошка" или "собака".
Когда нейронная сеть запускается на обучающем множестве, она проходит несколько этапов. Во-первых, входные данные проходят через слои нейронов, где каждый нейрон выполняет линейную комбинацию входов и применяет к ней результату активационную функцию. Активационная функция преобразует входные значения в выходное, добавляя нелинейность, которая позволяет модели учитывать сложные зависимости между входами и выходами.
На следующем этапе происходит корректировка весов и смещений нейронной сети. Веса - это коэффициенты, которые определяют степень влияния входных значений на выходные. Смещения - это дополнительные параметры, которые позволяют модели учитывать константные сдвиги. Для корректировки весов и смещений используется метод обратного распространения ошибки (backpropagation). Этот метод включает в себя два основных шага: прямое распространение сигнала через сеть и обратное распространение ошибки.
Во время прямого распространения сигнал проходит через все слои нейронной сети, от входного до выходного. На каждом узле (нейроне) вычисляется активация, которая затем передается на следующий узел. В результате получается предсказанное значение, которое сравнивается с фактическим значением из обучающего множества.
Обратное распространение ошибки начинается с вычисления ошибки модели - разницы между предсказанным и фактическим значениями. Эта ошибка затем распространяется обратно через все слои сети, применяя цепочку правил для обновления весов и смещений. Этот процесс называется градиентным спуском (gradient descent), поскольку он использует градиенты функции ошибки для оптимизации параметров модели.
Этот цикл повторяется многократно, при каждом прохождении через обучающее множество (эпохе) нейронная сеть корректирует свои веса и смещения, чтобы уменьшить ошибку. В результате модель постепенно учится правильно предсказывать выходные значения для новых входных данных.
Таким образом, обучение нейронной сети на обучающем множестве - это сложный процесс, включающий в себя прямое и обратное распространение сигналов, а также корректировку параметров модели с целью минимизации ошибки. Это позволяет нейронной сети эффективно обучаться и предсказывать результаты для новых данных.