Для обучения созданной нейронной сети в большинстве случаев используется закладка, которая называется "Обучение" или "Тренировка". В этой закладке вы можете найти все необходимые инструменты и параметры для настройки процесса обучения. Давайте рассмотрим основные шаги, которые вам нужно будет выполнить в этой закладке:

1. Выбор данных для обучения:
   • Подготовьте набор данных, который будет использоваться для обучения нейронной сети. Это могут быть изображения, текст или другие типы данных.
   • Разделите данные на обучающую, валидационную и тестовую выборки. Обычно используется 70% данных для обучения, 15% для валидации и 15% для тестирования.
2. Настройка параметров обучения:
   • Выберите алгоритм оптимизации (например, SGD, Adam и т.д.).
   • Установите размер мини-батча, который определяет, сколько примеров будет использоваться для обновления весов сети за один шаг обучения.
   • Настройте количество эпох, то есть количество полных проходов по обучающему набору данных.
3. Выбор функции потерь:
   • Определите функцию потерь, которая будет использоваться для оценки качества работы модели. Например, для задач классификации это может быть кросс-энтропия, а для регрессии — среднеквадратичная ошибка.
4. Запуск процесса обучения:
   • Запустите процесс обучения, после чего нейронная сеть начнет обновлять свои веса на основе выбранных параметров и функций потерь.
   • Следите за метриками (например, точностью и потерями) на обучающей и валидационной выборках, чтобы определить, как хорошо обучается ваша модель.
5. Оценка модели:
   • После завершения обучения протестируйте модель на тестовой выборке, чтобы получить окончательную оценку ее производительности.
   • Анализируйте результаты и при необходимости возвращайтесь к шагам настройки параметров для улучшения модели.

Следуя этим шагам в закладке "Обучение", вы сможете успешно обучить свою нейронную сеть и оценить ее эффективность на различных данных.