Почему ошибки важны для нейросети?
Ошибки – неотъемлемая часть процесса обучения нейросети. Они помогают сети понять, как ей нужно скорректировать свои действия, чтобы в будущем давать более точные результаты. Обучение нейросети – это основа её работы, так как именно благодаря исправлению ошибок сеть «учится» и улучшает свою точность.
Как сеть понимает, что она ошиблась?
Когда сеть выполняет задачу, она выдаёт ответ, который затем сравнивается с правильным решением. Например, если нейросеть анализирует изображения и должна определить, что на картинке изображена кошка, но вместо этого предполагает, что это собака, значит, она совершила ошибку.
Цель сети – минимизировать эту ошибку, чтобы её предсказания были как можно ближе к правильным ответам.
Как работает обратное распространение?
Когда ошибка найдена, сеть должна понять, что именно она сделала неправильно, и скорректировать свои параметры, чтобы избежать этой ошибки в будущем. Для этого используется обратное распространение:
Процесс обратного распространения ошибки:
Вычисление на выходе сети. Например, если сеть должна была распознать кошку, но ошиблась, её результат сравнивается с правильным ответом, чтобы найти величину ошибки.
Передача информации назад через каждый слой. Ошибка делится между слоями, начиная с выходного, чтобы каждый слой получил свою долю ответственности.
Корректировка весов нейронов. На основе полученной информации сеть корректирует значения весов, что позволяет ей делать более точные предсказания в следующий раз.
Эти шаги повторяются множество раз, что позволяет сети постепенно улучшать свои результаты.