Обучение нейронной сети - это процесс настройки параметров модели с целью минимизации ошибки на обучающих данных. Для этого используется алгоритм оптимизации, который изменяет веса связей между нейронами сети таким образом, чтобы уменьшить ошибку прогнозирования.
Обучение нейронной сети можно разделить на несколько этапов:
1. Подготовка данных: необходимо выбрать и подготовить данные для обучения сети. Данные делятся на обучающую выборку (на которой происходит обучение модели) и тестовую выборку (на которой проверяется качество модели).
2. Инициализация весов: перед началом обучения все веса нейронной сети инициализируются случайными значениями.
3. Прямое распространение (forward propagation): на этом этапе данные подаются на вход нейронной сети, и происходит передача сигнала через сеть до выходного слоя. На выходе получается прогноз модели.
4. Вычисление ошибки: сравнивается прогноз модели с правильным ответом, и вычисляется ошибка (обычно с помощью функции потерь).
5. Обратное распространение ошибки (backpropagation): на основе ошибки вычисляются градиенты функции потерь по всем весам сети. Затем используется алгоритм оптимизации (например, градиентный спуск) для корректировки весов с целью уменьшения ошибки.
6. Обновление весов: на основе градиентов, вычисленных на предыдущем шаге, происходит обновление весов нейронной сети.
7. Повторение процесса: все вышеперечисленные шаги повторяются множество раз (эпох) до тех пор, пока модель не достигнет желаемого уровня качества.
Таким образом, обучение нейронной сети - это итеративный процесс, в котором модель постепенно улучшает свои прогностические способности за счет корректировки весов сети на основе ошибок, допущенных на обучающих данных.