Давайте рассмотрим простой пример обучения нейросети для решения задачи бинарной классификации, где нейросеть должна определить, является ли животное кошкой или собакой на основе изображений.
- Подготовка данных: Собрать и подготовить набор данных, включающий изображения кошек и собак.
Разделить данные на обучающую и тестовую выборки. - Архитектура нейросети: Создать нейронную сеть с входным слоем, скрытыми слоями и выходным слоем.
Входной слой должен иметь количество нейронов, соответствующее размеру изображений.
Выходной слой будет состоять из одного нейрона, который будет выдавать вероятность принадлежности к классу "кошка" или "собака". - Обучение: Подать изображения из обучающей выборки в сеть и вычислить предсказания.
Использовать функцию потерь (например, бинарную кросс-энтропию) для оценки разницы между предсказаниями и ожидаемыми метками (1 - для кошек, 0 - для собак).
Использовать градиентный спуск для коррекции весов сети с целью минимизации функции потерь.
Повторять этот процесс на протяжении нескольких эпох. - Оценка модели: После обучения протестировать модель на тестовой выборке, не включенной в обучение.
Измерить метрики, такие как точность (accuracy), чтобы оценить производительность модели. - Инференс: После успешного обучения модели, вы можете использовать ее для классификации новых изображений кошек и собак.
Пример может включать в себя использование библиотек машинного обучения и глубокого обучения, таких как TensorFlow или PyTorch, для создания и обучения нейросети. Такой пример поможет модели научиться различать кошек и собак на основе входных изображений.
