Процесс обучения нейронной сети - это процесс, в ходе которого модель нейронной сети "учится" распознавать определенные закономерности в данных и делать предсказания на их основе. Этот процесс включает в себя несколько основных этапов.
Первый этап - подготовка данных. Для обучения нейронной сети необходимо иметь набор данных, на котором модель будет обучаться. Эти данные должны быть разделены на обучающую и тестовую выборки, чтобы проверить качество обучения.
Второй этап - выбор архитектуры нейронной сети. На этом этапе определяется, из каких слоев и нейронов будет состоять модель, а также какие функции активации будут использоваться.
Третий этап - инициализация весов. Веса нейронов инициализируются случайным образом, чтобы начать процесс обучения.
Четвертый этап - прямое распространение. На этом этапе данные проходят через нейронную сеть от входного слоя к выходному, и модель делает предсказания.
Пятый этап - вычисление ошибки. После прогнозирования модель оценивает ошибку предсказания с помощью выбранной функции потерь.
Шестой этап - обратное распространение. По вычисленной ошибке модель корректирует веса нейронов, используя метод градиентного спуска.
Седьмой этап - повторение процесса. Обучение нейронной сети продолжается до тех пор, пока ошибка на тестовой выборке не будет минимальной.
Таким образом, процесс обучения нейронной сети заключается в настройке весов нейронов с помощью градиентного спуска, чтобы минимизировать ошибку в предсказаниях модели.