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.
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «Литрес».
Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.
Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.
