Как обучают нейронную сеть?

Обучение нейронной сети — это процесс, в ходе которого модель искусственного интеллекта учится выполнять определённые задачи на основе предоставленных ей данных. www.etxt.ru

Существует два основных подхода к обучению нейронных сетей: www.etxt.ru

1. Обучение с учителем. www.etxt.ru Нейросеть обучается на основе предварительно размеченных данных, которые включают в себя входные значения и соответствующие им целевые (ответы). www.etxt.ru Например, если нужно обучить нейронную сеть распознавать изображения кошек, нужно подготовить набор изображений кошек (входные данные) и меток, которые указывают, что на этих изображениях действительно изображены кошки (ожидаемые результаты). www.etxt.ru
2. Обучение без учителя. www.etxt.ru Нейронная сеть обучается на неразмеченных данных. www.etxt.ru Главная её задача — найти скрытые закономерности, структуры или взаимосвязи без какой-либо предварительной информации о результатах. www.etxt.ru Например, если нужно обучить нейронную сеть группировать изображения кошек и собак, нужны картинки кошек и собак без указания, что и к чему относится. www.etxt.ru

Процесс обучения нейронной сети можно разделить на несколько шагов: 4brain.ru

1. Инициализация параметров нейронной сети. 4brain.ru Случайным образом инициализируются веса и смещения нейронной сети. 4brain.ru
2. Прямое распространение. 4brain.ru Входные данные передаются через нейронную сеть, и каждый нейрон вычисляет свой выход на основе взвешенных сумм входных данных и смещения, которые проходят через функцию активации. 4brain.ru Выход последнего слоя нейронов называется выходом нейронной сети, который является её предсказанием. 4brain.ru
3. Вычисление функции потерь. 4brain.ru Выход нейронной сети сравнивается с правильными ответами на обучающей выборке, а также вычисляется значение функции потерь. 4brain.ru
4. Обратное распространение. 4brain.ru Вычисляются градиенты функции потерь по весам и смещениям нейронной сети, что позволяет определить, какие параметры нужно изменить для уменьшения функции потерь. 4brain.ru
5. Обновление параметров нейронной сети. 4brain.ru Обновляются веса и смещения нейронной сети на основе вычисленных градиентов. 4brain.ru Это делается с помощью оптимизационного алгоритма, который изменяет параметры нейронной сети в направлении минимизации функции потерь. 4brain.ru
6. Повторение процесса для каждого примера в обучающей выборке. 4brain.ru Позволяет нейронной сети обучаться на множестве данных. 4brain.ru
7. Оценка эффективности нейронной сети на валидационных данных. 4brain.ru После того как нейронная сеть обучилась на обучающих данных, её эффективность оценивается на валидационных данных, которые не участвовали в процессе обучения. 4brain.ru
8. Оценка эффективности на тестовых данных. 4brain.ru После того как нейронная сеть была обучена и её эффективность оценена на валидационных данных, её финальная эффективность оценивается на тестовых данных, которые не использовались в процессе обучения и валидации. 4brain.ru Это позволяет оценить, насколько хорошо нейронная сеть справляется с новыми, ранее неизвестными данными. 4brain.ru