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. 14

Суть метода — уменьшить разницу между прогнозируемым результатом модели и фактическим результатом путём корректировки весов и смещений в сети. 4

Процесс включает несколько шагов: 1

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

Таким образом, нейронная сеть «учится» на своих ошибках и улучшает свои предсказания с каждой итерацией. 1

Однако у этого процесса есть и недостатки: нейросети могут работать только с данными, которые были использованы при их обучении. 2 Если данные меняются, модель может потребовать доработку, приемлемую точность или отказаться от использования данных вовсе. 2