Обучение нейронной сети - это процесс настройки весов и смещений сети для минимизации функции потерь, которая измеряет, насколько хорошо сеть справляется с поставленной задачей. Существует два основных компонента процесса обучения: обратное распространение и градиентный спуск.
Обратное распространение: Обратное распространение - это процесс распространения ошибки от выходного слоя нейронной сети к входному слою. Ошибка вычисляется путем сравнения прогнозов сети с фактическими целевыми значениями для данной задачи. Эта ошибка затем используется для обновления весов и смещений сети, чтобы уменьшить ошибку и улучшить ее производительность.
Градиентный спуск: Градиентный спуск - это алгоритм оптимизации, который используется для минимизации функции потерь путем корректировки весов и смещений сети. Алгоритм работает путем вычисления градиента функции потерь относительно параметров сети, что дает направление крутого спуска к минимуму функции потерь. Затем веса и смещения обновляются в направлении отрицательного градиента, чтобы уменьшить потери.
Процесс обучения требует больших вычислительных затрат, поскольку он требует большого количества прямых и обратных проходов через сеть, что включает в себя большое количество матричных операций. Вычислительные затраты растут с увеличением размера и сложности сети, а также с увеличением размера обучающего набора данных. Именно поэтому обучение глубоких нейронных сетей может занимать много времени и требует специализированного оборудования, такого как GPU или TPU, чтобы сократить время обучения.
В целом, процесс обучения нейронной сети включает в себя настройку весов и смещений сети с помощью обратного распространения и градиентного спуска для минимизации функции потерь, которая измеряет производительность сети для данной задачи. Этот процесс требует больших вычислительных затрат и специализированного оборудования для сокращения времени обучения.
