Нейронные сети обычно обучаются, используя большие наборы данных для настройки весов своих связей и оптимизации их способности обучаться на новой информации.
Процесс начинается с начального набора случайных весов, которые затем обновляются через повторяющийся цикл прямого и обратного распространения, где сеть вычисляет свой выход при определенном входе, сравнивает его с желаемым выходом и вносит соответствующие изменения в веса. Этот процесс продолжается до тех пор, пока сеть не достигнет удовлетворительного уровня точности в прогнозировании новых точек данных.
Таким образом, обучение нейронной сети включает в себя регулировку весов и смещений нейронов в сети для минимизации ошибки между ее выходом и желаемым результатом. Это делается итеративно с помощью нескольких раундов прямого распространения (когда входы проходят через сеть и генерируется выход) и обратного распространения (когда ошибки распространяются назад через слои и используются для обновления весов и смещений).
Градиентный спуск вступает в игру при расчете этих обновлений, определяя направление, в котором следует корректировать веса, чтобы добиться небольшого уменьшения ошибки. Сначала такой подход может показаться сложным, но под руководством экспертов можно легко провести обучение с помощью алгоритма градиентного спуска.
После обучения нейронные сети тестируют, запуская их на отдельном наборе данных, которые они раньше не видели, и сравнивая их предсказанные результаты с фактическими значениями. Хорошо обученная сеть сможет точно предсказывать эти значения и обобщать свои знания на новые точки данных за пределами обучающего набора.
В этом посте я покажу вам пример обучения простой нейронной сети в Python через градиентный спуск.
