Как нейронные сети справляются с противоречивыми данными?

Возможно, имелось в виду, как нейронные сети учатся на противоречивых данных и минимизируют ошибки. Для этого используется метод обратного распространения ошибки. sky.pro www.geeksforgeeks.org

Суть метода — уменьшить разницу между прогнозируемым результатом модели и фактическим результатом путём корректировки весов и смещений в сети. www.geeksforgeeks.org

Процесс включает несколько шагов: sky.pro

1. Прямое распространение. sky.pro Входные данные проходят через сеть, и вычисляется выход. sky.pro
2. Вычисление ошибки. sky.pro Разница между предсказанным и реальным значением показывает, насколько предсказание сети отклоняется от истинного значения. sky.pro
3. Обратное распространение. sky.pro Градиенты ошибки распространяются назад через сеть. sky.pro
4. Обновление весов. sky.pro Веса корректируются на основе вычисленных градиентов. sky.pro Этот процесс повторяется до тех пор, пока ошибка не станет достаточно малой. sky.pro

Таким образом, нейронная сеть «учится» на своих ошибках и улучшает свои предсказания с каждой итерацией. sky.pro

Однако у этого процесса есть и недостатки: нейросети могут работать только с данными, которые были использованы при их обучении. blog.productstar.ru Если данные меняются, модель может потребовать доработку, приемлемую точность или отказаться от использования данных вовсе. blog.productstar.ru