Как обучить нейросеть?

Обучение нейросети проходит в несколько этапов: 1

1. Подготовка данных. 1 Нужно подготовить набор входных данных, для которых известны ожидаемые результаты. 1 Например, если нужно обучить нейросеть распознавать изображения кошек, нужно подготовить набор изображений кошек (входные данные) и меток, которые указывают, что на этих изображениях действительно изображены кошки (ожидаемые результаты). 1
2. Процесс обучения. 1 На этом этапе нейронная сеть просматривает входные данные и делает предсказания на основе своих текущих параметров (весов). 1 Затем эти предсказания сравниваются с ожидаемыми результатами. 1
3. Обратное распространение ошибки. 1 Если предсказание нейросети не совпадает с ожидаемым результатом, то вычисляется, насколько каждый вес внутри нейросети способствовал общей ошибке. 1 Затем эти веса корректируются в направлении, которое уменьшит ошибку. 1
4. Итерации. 1 Они повторяются множество раз с использованием новой системы входных данных из обучающего набора. 1 С течением времени веса нейросети подстраиваются таким образом, чтобы ошибка между предсказаниями и ожидаемыми результатами была минимизирована. 1
5. Тестирование и оценка. 1 Обученные нейронные сети тестируют на новых данных, которые ранее не использовались. 1 Это позволяет оценить, насколько хорошо нейросеть способна применять свои знания для новых ситуаций. 1

Есть два вида обучения нейросети: 1

1. Обучение с учителем. 1 Это наиболее распространённый подход, при котором нейросеть обучается на основе предварительно размеченных данных. 1 Эти данные включают в себя входные значения и соответствующие им целевые (ответы). 1
2. Обучение без учителя. 1 Это когда нейросеть обучается на неразмеченных данных. 1 Главная её задача — найти скрытые закономерности, структуры или взаимосвязи без какой-либо предварительной информации о результатах. 1

Выбор метода обучения зависит от поставленной задачи. 4