Как работает нейронная сеть в распознавании образов?

Работа нейронной сети в распознавании образов включает несколько этапов: tenchat.ru

1. Сбор данных и разметка. tenchat.ru Перед созданием нейросети нужно собрать набор данных, который будет использоваться для обучения. tenchat.ru Это коллекция изображений, требующих классификации. tenchat.ru Каждое из них должно содержать информацию о классификации (например, птица, собака, кошка). tenchat.ru
2. Обучение сети. tenchat.ru Когда набор данных готов, нейросеть обучают на нём с помощью алгоритма обучения. tenchat.ru Задача алгоритма — оптимизировать веса внутри нейросети так, чтобы она правильно классифицировала изображения. tenchat.ru
3. Тестирование сети. tenchat.ru После обучения нейросеть тестируют на новых изображениях, чтобы проверить её точность. tenchat.ru Вычисляют ошибку, которая указывает, насколько сильно отличаются результаты от реальных изображений. tenchat.ru Затем корректируют веса сети, чтобы уменьшить ошибку и улучшить точность классификации. tenchat.ru
4. Классификация изображений. tenchat.ru После обучения нейросети и тестирования она готова для классификации новых изображений. tenchat.ru Сеть работает по тому же принципу, что и в процессе обучения: изображение проходит через слои сети и на каждом слое обрабатывается, пока сеть не сможет определить класс изображения. tenchat.ru

В основе распознавания образов лежит сравнение. thecode.media Нейросети анализируют, на что из уже известного больше похоже изображение, и по большему числу совпадений делают вывод о том, что видят. thecode.media