Обучение нейронной сети происходит путем запуска сети на обучающем множестве данных. Это процесс, в ходе которого нейронная сеть обучается на основе предоставленных образцов данных, чтобы научиться распознавать и делать предсказания на новых данных.
Чтобы начать обучение, необходимо подготовить обучающее множество, которое состоит из входных данных (input) и соответствующих правильных ответов (output). Нейронная сеть просматривает обучающее множество поочередно и для каждого входного образца делает прогноз, который затем сравнивается с правильным ответом. По результатам этого сравнения сеть корректирует свои веса и параметры, чтобы улучшить свои прогнозы.
Процесс обучения нейронной сети продолжается многократно, пока сеть не достигнет заданного уровня точности и не сможет давать достоверные предсказания на новых данных. Важным этапом обучения является валидация модели на отдельном валидационном наборе данных, чтобы избежать переобучения и убедиться в качестве модели.
Таким образом, обучение нейронной сети на обучающем множестве данных является ключевым этапом в создании успешных моделей и позволяет сети улучшать свои навыки и делать точные прогнозы на новых данных.