Обратное распространение (обратное распространение): после получения предсказаний они сравниваются с истинными значениями, и получается ошибка. Затем эта ошибка обратно распространяется через нейросеть, обновляя вес на основе того, что каждый нейрон стимулирует нейрон. Процесс обновления весов основан на алгоритме оптимизации, чаще всего используется градиентный спуск. Это позволяет нейросетям улучшать свои предсказания на основе данных.
4. Обучение нейросетей
Обучение нейросетей включает в себя несколько ключевых этапов:
Инициализация весов: При старте обучения весы создаются случайным образом. Это важно, чтобы избежать симметрии и позволить каждому нейрону обучаться индивидуально.
Обучающая выборка: Нейросети обучаются на больших наборах данных, которые включают входные данные и соответствующие им метки (например, классы для классификации задач). Чем больше данных, тем лучше нейросеть может обнародовать знания и особенности.
Эпохи: Обучение проходит через несколько эпох, техника из которых представляет собой полный проход по обучающему выбору. В каждую эпоху нейросеть корректирует свои веса на основе ошибок, вычисленных на результат.
Проверка валидационных данных: После каждой эпохи нейросеть приходит к валидационным данным, чтобы оценить их производительность и предотвратить переобучение (переобучение). Переобучение – это ситуация, когда модель точно запоминает обучающие данные и не может обнародовать знания о новых данных.
5. Потери функций и оптимизация
Для оценки качества работы нейросети использовались потери. Потери от функции вытекают, как известно, хорошо, что нейросеть выполняет свою задачу, что связано с предсказанными значениями с истинными метками. Наиболее распространенные функции потерь:
Кросс-энтропия: используется для классификации задач и измерения различий между истинными распределениями и предсказанными вероятностями.
Среднеквадратичная ошибка (MSE): Применяется для регрессионных задач и вычисляет среднее значение квадратов ошибок между предсказанными и истинными значениями.
Оптимизация заключается в выборе алгоритма, который будет минимизировать потери функции. Наиболее эффективным алгоритмом является стохастический градиентный спуск (SGD), который обновляет вес на основе случайных выборок данных, что позволяет ускорить процесс обучения.