Для тренировки нейронной сети необходимо следовать определенным шагам, чтобы обеспечить эффективное обучение модели. Процесс тренировки начинается с подготовки данных, которые будут использоваться для обучения сети. Важно провести пред обработку данных, нормализовать их и разделить на обучающую и тестовую выборки.
Далее необходимо выбрать архитектуру нейронной сети, определить количество слоев и нейронов в каждом слое, а также функции активации для каждого нейрона. Затем необходимо определить оптимизатор и функцию потерь, которые будут использоваться для обновления весов сети в процессе обучения.
После этого происходит процесс обучения самой сети. Для этого данные из обучающей выборки подаются на вход сети, прогнозы модели сравниваются с истинными значениями и вычисляется ошибка. Затем ошибка обратно распространяется через сеть, чтобы обновить веса и улучшить прогнозы модели.
Важно также контролировать процесс обучения, используя ликвидационные данные для оценки качества модели на каждой эпохе. Это позволяет избежать переобучения и определить оптимальное количество эпох для обучения модели.
Таким образом, тренировка нейронной сети - это сложный и многоэтапный процесс, который требует внимательной настройки параметров и постоянного контроля за процессом обучения.