Как работает обратное распространение ошибки в нейронных сетях?

Обратное распространение ошибки в нейронных сетях работает следующим образом: sky.pro

1. Прямое распространение. sky.pro Входные данные проходят через сеть, и вычисляется выход. sky.pro На этом этапе каждый нейрон вычисляет взвешенную сумму своих входов и применяет активационную функцию. sky.pro
2. Вычисление ошибки. sky.pro Находится разница между предсказанным и реальным значением. sky.pro Ошибка показывает, насколько предсказание сети отклоняется от истинного значения. sky.pro
3. Обратное распространение. sky.pro Градиенты ошибки распространяются назад через сеть. sky.pro Этот шаг включает вычисление производных функции ошибки по отношению к весам сети. 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

Важно понимать, что прямой проход позволяет информации идти в одном направлении — от входного к выходному слою, а обратное распространение выполняет противоположную задачу: проводит данные от выхода назад, обновляя параметры (веса и смещения). nuancesprog.ru