Одной из наиболее затруднённых и долгих процедур при разработке нейронной сети является этап обучения модели. Обучение нейронной сети заключается в том, что модель постепенно настраивается на предоставленные ей данные, чтобы научиться выполнять конкретную задачу.
На этом этапе необходимо провести несколько итераций обучения, чтобы модель достигла оптимальной точности и эффективности. Для этого требуется выполнить следующие шаги:
1. Подготовка данных: необходимо подготовить обучающую выборку, которая будет содержать достаточное количество примеров для обучения модели.
2. Выбор архитектуры нейронной сети: необходимо определить структуру нейронной сети, то есть количество слоев, их типы, количество нейронов и функции активации.
3. Обучение модели: на этом этапе модель обучается на предоставленных данных с целью нахождения оптимальных весов, которые минимизируют ошибку предсказания.
4. Оценка результатов: после завершения обучения необходимо оценить полученные результаты, используя тестовую выборку, чтобы определить точность модели и возможные улучшения.
Этот процесс может занять длительное время, особенно при больших объемах данных и сложных архитектура нейронных сетей. Поэтому необходимо тщательно планировать этот этап при разработке нейронных сетей и уделять ему достаточно внимания и ресурсов.