Глава 3: Как нейросеть принимает решения?
Что значит «решение» для нейросети?
Когда мы говорим, что нейросеть приняла какое-то решение, это не совсем похоже на человеческий выбор. Сеть не раздумывает, не оценивает «за» и «против». На уровне алгоритма решение – это просто результат обработки данных: сеть взвешивает информацию, анализирует её по своим настройкам и выдаёт ответ. Например, обученная сеть, которая распознаёт изображения, видит картинку с животным и на выходе выдаёт результат: «кошка» или «собака». Но что стоит за этим?
Входные данные: с чего начинается решение
Для принятия решения нейросети нужны данные – это могут быть пиксели изображения, текст или числовые значения. Каждое значение – как отдельный кусочек информации, который сеть будет обрабатывать, чтобы выявить важные признаки.
Внутри сети данные проходят через слои нейронов, которые, можно сказать, «спрашивают»: соответствует ли этот кусочек информации ожидаемому шаблону? Каждый нейрон анализирует и передаёт сигнал дальше, добавляя свою «оценку» к общему выводу сети.
Важная роль весов: как нейросеть «оценивает» данные
Основной принцип работы нейросети – это использование весов. Вес показывает, насколько важно определённое значение. Представьте себе весы: если один признак важен, то его вес увеличивается, если не важен – уменьшается. Так нейросеть может выделить те признаки, которые действительно важны для решения задачи.
Во время обучения сеть подбирает такие значения весов, которые минимизируют ошибки. Например, если нейросеть учат распознавать кошек, то она постепенно «научится» придавать больше значения круглым ушам и маленькому носу, которые характерны для кошек.
Принятие решений с помощью вероятностей
На практике нейросети не всегда выдают «чёткий» ответ, особенно в сложных задачах. Вместо этого они используют вероятностную оценку. Например, если сеть распознаёт изображение, она может указать, что уверена на 90%, что это кошка, и на 10%, что это собака. Вероятность позволяет сети быть гибкой: она может сказать «скорее всего» или «вероятнее всего», а не давать однозначные утверждения.