Question

Обучением сети называют процедуру.........​

Answer 1

Ответ:

онлайн обучения ,обучения по сети

Answer 2

Обучение сети - это процедура, в ходе которой нейронная сеть настраивается на определенный набор данных с целью выполнения конкретной задачи. Это ключевой этап в разработке и применении искусственных нейронных сетей, которые используются в машинном обучении.

Процесс обучения нейронной сети обычно включает в себя следующие этапы:

1. Подготовка данных: Нейронная сеть требует большого объема данных для обучения. Эти данные должны быть представлены в форме, понятной для сети, и должны включать в себя как входные данные, так и соответствующие эталонные (целевые) значения.

2. Выбор архитектуры сети: Определение структуры и конфигурации нейронной сети, включая количество слоев, количество нейронов в каждом слое, типы функций активации и другие параметры.

3. Инициализация весов: Начальная установка весов в сети. Это может быть случайная инициализация или использование предварительно обученных весов (если таковые имеются).

4. Прямое распространение (forward propagation): Передача входных данных через сеть от входного слоя к выходному с целью получения предсказанных значений.

5. Расчет потерь (loss calculation): Сравнение предсказанных значений с целевыми значениями с использованием функции потерь. Это позволяет измерить, насколько хорошо сеть выполняет задачу.

6. Обратное распространение (backward propagation): Распространение ошибки назад по сети с целью корректировки весов. Этот этап основан на градиентном спуске, который минимизирует функцию потерь.

7. Обновление весов: Использование оптимизатора для коррекции весов сети в направлении уменьшения потерь.

8. Итерации: Повторение процесса обучения на нескольких эпохах (полных циклах обучающих данных), чтобы улучшить обобщающую способность сети.

Эти шаги повторяются до тех пор, пока сеть не достигнет достаточно высокой производительности на тестовых данных или до тех пор, пока не будут выполнены другие критерии останова. Обученная сеть затем может быть использована для делания предсказаний на новых данных, которые не участвовали в процессе обучения.