Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Коротко опишите процесс обучения нейронной сети

Нейронные сети принимают обучающие данные и веса и выдают предсказания и значения функции потерь. В процессе обучения на каждой итерации выбирается небольшой пакет обучающих данных, батч. Каждый батч проходит через цикл обучения, который выглядит следующим образом:

▪️Прямой проход.
— Вычисляется взвешенная сумма входов в каждом нейроне.
— К этой сумме применяется функция активации.
— Предсказывается выход и вычисляется разницу между предсказанным и реальным значением.

▪️Обратный проход.
— Вычисляется градиент функции потерь по отношению к весам, используя метод обратного распространения ошибки (backpropagation).
— Градиенты используются для обновления весов.

Эти шаги повторяются до тех пор, пока не будет достигнут какой-нибудь критерий остановки, например заданное количество эпох или достижение желаемой точности на валидационном наборе данных.

#глубокое_обучение

www.tgoop.com/ds_interview_lib/418

1.24K viewsJun 8, 2024 at 13:03

Коротко опишите процесс обучения нейронной сети

Нейронные сети принимают обучающие данные и веса и выдают предсказания и значения функции потерь. В процессе обучения на каждой итерации выбирается небольшой пакет обучающих данных, батч. Каждый батч проходит через цикл обучения, который выглядит следующим образом:

▪️Прямой проход.
— Вычисляется взвешенная сумма входов в каждом нейроне.
— К этой сумме применяется функция активации.
— Предсказывается выход и вычисляется разницу между предсказанным и реальным значением.

▪️Обратный проход.
— Вычисляется градиент функции потерь по отношению к весам, используя метод обратного распространения ошибки (backpropagation).
— Градиенты используются для обновления весов.

Эти шаги повторяются до тех пор, пока не будет достигнут какой-нибудь критерий остановки, например заданное количество эпох или достижение желаемой точности на валидационном наборе данных.

#глубокое_обучение

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований