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 Новый

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:

1. Определение задачи: Вначале необходимо определить задачу, которую мы хотим решить с помощью нейронной сети. Это может быть классификация, регрессия и т.д.
2. 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.
3. 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.
4. 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.
5. Оценка модели: После завершения обучения модель тестируется на тестовой выборке, чтобы оценить её производительность и обобщающую способность.
6. 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.