Глава 3: Обучение нейронных сетей
Путь к глубокому пониманию нейронных сетей
В предыдущих главах мы изучили основы нейронных сетей и узнали, как они строятся. Однако, чтобы нейронная сеть могла выполнять конкретную задачу, она должна быть обучена. В этой главе мы углубимся в процесс обучения нейронных сетей и рассмотрим ключевые концепции, такие как функции потерь, методы оптимизации и проблемы, связанные с обучением глубоких моделей.
Функции потерь: Меры успеха нейронных сетей
Рассмотрим более подробно функции потерь, иногда называемые функциями ошибки или целевыми функциями. Эти функции играют критическую роль в обучении нейронных сетей, поскольку они определяют, насколько хорошо модель выполняет задачу. Важно понимать различные функции потерь и их роль в оценке производительности сети.
Что такое функция потерь?
Функция потерь – это математическая функция, которая измеряет расхождение между предсказаниями модели и фактическими данными, которые мы подаем в сеть во время обучения. Она представляет собой числовую оценку того, насколько близки предсказания модели к истинным значениям. Цель обучения нейронной сети заключается в том, чтобы минимизировать значение функции потерь.
Разные функции потерь для разных задач
Выбор правильной функции потерь зависит от типа задачи, которую вы решаете. Давайте рассмотрим несколько основных видов функций потерь и их применение:
1. Среднеквадратичная ошибка (MSE): Эта функция потерь используется в задачах регрессии, когда нужно предсказать числовое значение. Она измеряет среднеквадратичную разницу между предсказанными и фактическими значениями.
2. Категориальная кросс-энтропия: Эта функция потерь широко применяется в задачах классификации. Она измеряет расхождение между вероятностными распределениями предсказанных классов и истинных классов.
3. Бинарная кросс-энтропия: Эта функция также используется в задачах классификации, но когда у нас есть только два класса. Она измеряет близость между бинарными предсказаниями и фактическими метками.
4. Функция потерь Хьюбера: Это обобщение среднеквадратичной ошибки, которое более устойчиво к выбросам в данных. Она также используется в задачах регрессии.
5. Функция потерь Логарифмическая потеря (Log Loss): Эта функция потерь часто применяется в задачах бинарной классификации, особенно в случаях, когда вероятности должны быть интерпретируемыми.