Алгоритм обучения нейронной сети представляет собой специальный метод, с помощью которого нейронная сеть может обучаться на наборе данных. Этот процесс состоит из нескольких этапов и заключается в том, чтобы нейронная сеть "изучила" зависимости между входными данными и соответствующими им выходами.
Первый этап в обучении нейронной сети - это подготовка данных. Это включает в себя предобработку данных, их нормализацию и разделение на обучающую и тестовую выборки. Затем происходит инициализация весов нейронной сети.
Далее начинается обучение нейронной сети. Основной задачей здесь является минимизация функции потерь, которая оценивает разницу между предсказанным значением и реальным значением. Для этого используются различные оптимизационные алгоритмы, такие как градиентный спуск.
В процессе обучения нейронная сеть постепенно корректирует веса своих связей между нейронами, чтобы минимизировать ошибку и улучшить качество предсказаний. Обучение продолжается до тех пор, пока функция потерь не будет минимальной или пока не будет достигнут оговоренный критерий останова.
Таким образом, алгоритм обучения нейронной сети - это серия шагов, которые позволяют настраивать параметры модели таким образом, чтобы она могла правильно классифицировать данные или делать прогнозы на основе входных данных.