Веса в нейронной сети - это параметры, которые определяют силу связей между нейронами. Каждый нейрон имеет входы, на каждый из которых подается сигнал с определенным весом. Веса определяют, насколько важен каждый вход для работы нейрона.
На начальном этапе обучения нейронной сети веса устанавливаются случайным образом, а затем обновляются в процессе обучения на основе ошибки предсказания. Целью обучения нейронной сети является настройка весов таким образом, чтобы минимизировать ошибку предсказания.
Веса нейронной сети можно рассматривать как коэффициенты, определяющие влияние каждого входа на выход нейрона. Чем больше вес у конкретного входа, тем больший вклад он вносит в выход нейрона. Таким образом, веса позволяют настраивать нейронную сеть на конкретную задачу и повышать ее точность предсказаний.
Изменение весов в нейронной сети происходит благодаря методам оптимизации, таким как градиентный спуск, которые позволяют найти оптимальное значение весов для минимизации функции потерь. Веса в нейронной сети играют ключевую роль в процессе обучения и определяют ее способность к обработке данных и решению задач.