Обучение нейронной сети - это процесс настройки параметров и весов модели с целью минимизации ошибки предсказания. В основе обучения лежит метод обратного распространения ошибки, который заключается в передаче градиента ошибки от конечного слоя к начальному, с последующим обновлением весов на каждом шаге.
Для обучения нейронной сети необходимо иметь обучающую выборку, состоящую из входных данных и соответствующих им правильных ответов. На первом шаге данные подаются на вход сети, затем вычисляется выходной результат, который сравнивается с правильным ответом. Разница между предсказанием и правильным ответом является ошибкой, которая используется для корректировки весов и параметров модели.
Для минимизации ошибки и повышения точности предсказаний нейронной сети используются различные методы оптимизации, такие как градиентный спуск, адаптивный градиентный спуск и стохастический градиентный спуск. Кроме того, для предотвращения переобучения модели применяются методы регуляризации, такие как И1 и И2 регуляризации.
Обучение нейронной сети может занимать значительное время и требует большого объема вычислительных ресурсов. Однако, современные методы и технологии позволяют эффективно обучать сложные модели на больших объемах данных, что позволяет создавать более точные и эффективные нейронные сети для решения разнообразных задач.