В чем заключается метод обратного распространения ошибки в машинном обучении?

Метод обратного распространения ошибки в машинном обучении — это алгоритм, используемый для тренировки нейронных сетей путём последовательной минимизации функции потерь. ai.mitup.ru

Основная идея заключается в том, чтобы минимизировать функцию ошибки (например, среднеквадратичную ошибку) путём корректировки весов сети. sky.pro

Основные шаги метода: 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

Метод позволяет вычислять градиент ошибки для каждого нейрона и пропорционально корректировать веса связей, обеспечивая постепенное улучшение качества прогнозирования. ai.mitup.ru