Похожие вопросы
2025-05-01 00:28:00
Принцип обучения нейронных сетей, который подразумевает необходимость наличия эталонных ответов, — это обучение …
- с учителем
- без учителя
- с подкреплением
- посредством трансферного обучения
Другие предметы Колледж Обучение с учителем обучение с учителем нейронные сети основы нейронных сетей колледж эталонные ответы машинное обучение искусственный интеллект обучение без учителя обучение с подкреплением
2025-05-01 00:28:19
Принцип обучения нейронных сетей, который подразумевает необходимость наличия эталонных ответов, называется обучением с учителем.
Давайте подробнее рассмотрим, что это означает и как происходит процесс обучения с учителем:
- Определение задачи: Вначале необходимо определить задачу, которую мы хотим решить с помощью нейронной сети. Это может быть классификация, регрессия и т.д.
- Сбор данных: Для обучения сети требуется собрать набор данных, который будет содержать примеры входных данных и соответствующие им эталонные ответы (метки). Например, если мы обучаем сеть для классификации изображений, нам нужны изображения и их категории.
- Разделение данных: Данные обычно разделяются на три части: обучающую, валидационную и тестовую. Обучающая выборка используется для обучения модели, валидационная — для настройки гиперпараметров, а тестовая — для оценки качества модели.
- Обучение модели: На этапе обучения нейронная сеть принимает входные данные, делает предсказания и сравнивает их с эталонными ответами. На основе этой информации сеть обновляет свои параметры (веса) с помощью алгоритма обратного распространения ошибки.
- Оценка модели: После завершения обучения модель тестируется на тестовой выборке, чтобы оценить её производительность и обобщающую способность.
- Тонкая настройка: При необходимости модель может быть дополнительно настроена, используя валидационную выборку для улучшения её работы.
Таким образом, обучение с учителем требует наличия эталонных ответов, что позволяет нейронной сети учиться на примерах и улучшать свои предсказания.
