Как обучить нейронную сеть с несколькими выходящими нейронами?

Для обучения нейронной сети с несколькими выходящими нейронами можно использовать алгоритм обратного распространения ошибки. habr.com programforyou.ru Он предполагает два прохода по всем слоям сети: прямой и обратный. kpfu.ru

При прямом проходе входной вектор подаётся на входной слой нейронной сети, после чего распространяется по сети от слоя к слою. kpfu.ru В результате генерируется набор выходных сигналов, который и является фактической реакцией сети на данный входной образ. kpfu.ru Во время прямого прохода все синаптические веса сети фиксированы. kpfu.ru

Во время обратного прохода все синаптические веса настраиваются в соответствии с правилом коррекции ошибок. kpfu.ru Фактический выход сети вычитается из желаемого, в результате чего формируется сигнал ошибки. kpfu.ru Этот сигнал впоследствии распространяется по сети в направлении, обратном направлению синаптических связей. kpfu.ru

Для обучения сети нужно предоставить набор данных, который содержит входные данные и правильные выходные данные. stackoverflow.com Изначально нейронная сеть будет настроена со случайными весами. stackoverflow.com Затем нужно передать данные нейронной сети, и она выдаст результат, который с высокой вероятностью будет ошибочным. stackoverflow.com Затем эти данные сравнивают с ожидаемым (правильным) результатом и приказывают нейронной сети обновить свои веса, чтобы она приблизилась к правильному ответу. stackoverflow.com Процесс повторяют до тех пор, пока ошибка не опустится ниже определённого порога. stackoverflow.com

Также для ускорения обучения можно использовать алгоритм адаптивной оценки момента (Адам), который изменяет скорость обучения в зависимости от того, как обучается алгоритм. yandex.ru