Название настройки нейронной сети зависит от того, какие параметры и веса сети мы пытаемся оптимизировать. Одним из основных методов настройки нейронной сети является метод обратного распространения ошибки (backpropagation).
Этот метод заключается в том, что сеть обучается на наборе данных, предсказывает результат и сравнивает его с фактическим значением. После этого происходит корректировка весов и параметров сети с помощью градиентного спуска, минимизируя ошибку предсказания.
Еще одним популярным методом настройки нейронных сетей является оптимизация с использованием алгоритмов, таких как стохастический градиентный спуск (SGD), метод Адама и другие. Эти алгоритмы помогают улучшить скорость обучения и повысить точность предсказаний.
Таким образом, настройка нейронной сети может быть осуществлена различными методами, в зависимости от поставленной задачи и характеристик данных.