Алгоритм обучения нейронной сети — это процесс настройки параметров модели для того, чтобы её предсказания стали наиболее точными. Обычно процесс обучения состоит из нескольких шагов:
- Инициализация весов модели. В начале обучения веса нейронов устанавливаются случайным образом.
- Подача обучающих данных в модель. Обучающие данные состоят из пар "входные данные — правильный ответ". Примеры могут быть различных типов, например, изображения или числовые значения.
- Вычисление предсказания модели на основе входных данных. Функция активации вычисляет взвешенную сумму входов и нейронов.
- Оценка ошибки предсказания. Считается разница между предсказанием нейронки и правильным ответом.
- Обновление весов модели в соответствии с ошибкой. Цель – снизить ошибку. Коэффициент обучения влияет на скорость обучения и на качество модели.
- Повторение шагов 3-5 для каждого примера из обучающей выборки.
- Оценка качества модели и её повторная настройка. Нейронная сеть обучается до тех пор, пока не будет достигнута нужная точность на обучающей выборке.
В зависимости от структуры и типа нейронной сети, алгоритм обучения может немного отличаться. Например, в случае сверточных нейронных сетей важно правильно настраивать различные параметры свертки, а в рекуррентных нейронных сетях - учитывать последовательность входных данных.
