Обучение нейронной сети — это процесс настройки параметров модели (весов связей между нейронами) на основе обучающего набора данных. Цель обучения состоит в том, чтобы минимизировать ошибку модели на обучающих данных и улучшить ее способность обобщаться на новые данные. Основной алгоритм, используемый для обучения нейронных сетей, называется “обратное распространение ошибки” (backpropagation).
Вот общий обзор процесса обучения нейронной сети:
- Инициализация весов: Веса связей между нейронами случайно инициализируются перед началом обучения.
- Прямой проход (forward pass): Обучающие данные подаются на вход нейронной сети, и данные проходят через все слои до выходного слоя. В каждом слое происходит вычисление взвешенной суммы входных данных и активация каждого нейрона с помощью активационной функции.
- Вычисление ошибки (loss): На этапе прямого прохода выходы сети сравниваются с правильными ответами из обучающего набора данных, и вычисляется значение ошибки (потери). Функция потерь измеряет расхождение между предсказанными значениями и фактическими значениями.
- Обратное распространение ошибки (backpropagation): Ошибка обратно распространяется через сеть, и для каждого веса вычисляется его вклад в общую ошибку. Этот процесс использует методы дифференцирования для определения, как изменение весов повлияет на уменьшение ошибки. Градиенты ошибки по весам вычисляются с помощью цепного правила и метода градиентного спуска.
- Обновление весов (оптимизация): После вычисления градиентов для каждого веса происходит обновление весов в направлении, противоположном градиенту ошибки. Это делается для минимизации значения функции потерь и настройки параметров нейронной сети для более точных предсказаний.
- Итерации: Процессы прямого прохода, обратного распространения ошибки и обновления весов повторяются на протяжении нескольких эпох (итераций) или до тех пор, пока значение функции потерь не станет достаточно низким или пока не будут выполнены другие условия остановки.
- Тестирование и оценка: После завершения обучения модель тестируется на отдельном наборе данных, называемом тестовым набором, чтобы оценить ее обобщающую способность. Это позволяет оценить точность и эффективность модели на реальных данных.
- Настройка гиперпараметров: В процессе обучения также можно изменять различные гиперпараметры модели и алгоритма оптимизации, чтобы улучшить качество и скорость обучения нейронной сети.
Обучение нейронной сети является итеративным процессом, и качество модели зависит от правильного подбора архитектуры сети, активационных функций, алгоритма оптимизации и других параметров. После успешного обучения нейронная сеть будет способна принимать новые входные данные и делать предсказания в соответствии с обученной моделью.