Обучение нейронной сети — это процесс, в ходе которого модель искусственного интеллекта учится выполнять определённые задачи на основе предоставленных ей данных. 1

Существует два основных подхода к обучению нейронных сетей: 1

1. Обучение с учителем. 1 Наставник подаёт на вход нейросети большую выборку обучающих примеров с заранее известным ответом. 3 Если результат работы нейросети далек от правильного решения, нужно откорректировать веса узлов и запустить процесс заново. 3 Процесс повторяется до тех пор, пока процент неверных ответов по всему объёму обучающего материала не окажется в пределах допустимых значений. 3
2. Обучение без учителя. 3 Этот вариант обучения подразумевает лишь ввод данных, после чего нейросеть начинает самостоятельно корректировать весовые коэффициенты. 3 Нейронная сеть выстраивает логическую цепочку, пытается выделить взаимосвязи и закономерности, делает выводы о правильности выбранного метода на основании близости полученных результатов к эталонным значениям. 3

Процесс обучения нейронной сети можно разделить на несколько шагов: 2

1. Инициализация параметров нейронной сети. 2 Случайным образом инициализируются веса и смещения нейронной сети. 2
2. Прямое распространение. 2 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. 2 Выход последнего слоя нейронов называется выходом нейронной сети, который является её предсказанием. 2
3. Вычисление функции потерь. 2 Сравнивается выход нейронной сети с правильными ответами на обучающей выборке, а также вычисляется значение функции потерь. 2
4. Обратное распространение. 2 Вычисляются градиенты функции потерь по весам и смещениям нейронной сети, что позволяет определить, какие параметры нужно изменить для уменьшения функции потерь. 2
5. Обновление параметров нейронной сети. 2 Обновляются веса и смещения нейронной сети на основе вычисленных градиентов. 2 Это делается с помощью оптимизационного алгоритма, который изменяет параметры нейронной сети в направлении минимизации функции потерь. 2
6. Повторение процесса для каждого примера в обучающей выборке. 2 Позволяет нейронной сети обучаться на множестве данных. 2
7. Оценка эффективности нейронной сети на валидационных данных. 2 После того как нейронная сеть обучилась на обучающих данных, её эффективность оценивается на валидационных данных, которые не участвовали в процессе обучения. 2 Если эффективность нейронной сети на валидационных данных недостаточно высока, может потребоваться изменить архитектуру нейронной сети или параметры обучения и повторить процесс обучения. 2
8. Оценка эффективности на тестовых данных. 2 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. 2 Это позволяет оценить, насколько хорошо нейронная сеть справляется с новыми, ранее неизвестными данными. 2