Что происходит во время обучения нейронной сети?
Обучение нейронной сети - это итеративный процесс, направленный на оптимизацию ее параметров для выполнения конкретной задачи. В ходе обучения сеть подвергается воздействию обучающего набора данных, который состоит из пар "вход-выход". Сеть анализирует входные данные и генерирует прогноз выхода. Затем этот прогноз сравнивается с фактическим выходом из обучающего набора, и вычисляется ошибка.
Эта ошибка используется для корректировки весов и смещений нейронов в сети посредством алгоритма оптимизации, такого как градиентный спуск. Алгоритм оптимизации стремится минимизировать ошибку, постепенно подстраивая параметры сети. Этот процесс повторяется многократно на всем обучающем наборе данных, что приводит к постепенному улучшению производительности сети.
Важно отметить, что обучение нейронной сети - это не гарантированный процесс. Успех обучения зависит от множества факторов, включая качество и размер обучающего набора данных, архитектуру сети, выбор алгоритма оптимизации и гиперпараметры обучения.