Где в нейронной сети хранится информация о классификации образов? - коротко
В нейронной сети информация о классификации образов хранится в весах синапсов, которые изменяются в процессе обучения. Эти веса отражают признаки и связи, выявленные моделью для точной категоризации входных данных.
Где в нейронной сети хранится информация о классификации образов? - развернуто
В нейронных сетях, предназначенных для классификации изображений, информация о классификации хранится в весах и биасах нейронов последнего (выходного) слоя. Этот слой отвечает за конечный вывод сети, то есть за присвоение каждому входному изображению одного из предварительно определенных классов.
В процессе обучения нейронной сети происходит адаптация весов и биасов всех слоев, включая выходной. Этот процесс называется обратным распространением ошибки (backpropagation). В ходе обучения сеть корректирует свои внутренние параметры таким образом, чтобы минимизировать разницу между предсказанными и фактическими классами изображений.
Конкретно в выходном слое каждый нейрон отвечает за оценку вероятности принадлежности входного изображения к соответствующему классу. Например, если у нас есть сеть для классификации животных, то в выходном слое будет столько нейронов, сколько классов животных. Веса и биасы этих нейронов хранят информацию о том, какие признаки изображения наиболее характерны для каждого класса.
Таким образом, информация о классификации образов в нейронной сети закодирована в параметрах выходного слоя. Эти параметры определяют, как сеть будет интерпретировать различные признаки изображений и какие классы она будет предсказывать на основе этих признаков.