Нейронная сеть является обученной, если:

• при подаче на вход некоторого вектора сеть будет выдавать ответ, к какому классу векторов он принадлежит
• при запуске обучающих входов она выдает соответствующие обучающие выходы
• алгоритм обучения завершил свою работу и не зациклился
• алгоритм обучения завершил свою работу и зациклился

Другие предметы Университет Обучение нейронных сетей искусственный интеллект в образовании нейронные сети в университете обучение с использованием ИИ применение ИИ в учебном процессе технологии ИИ для студентов автоматизация обучения с ИИ инновации в образовании с ИИ Новый

Чтобы понять, когда нейронная сеть считается обученной, давайте рассмотрим несколько ключевых аспектов.

1. Корректность выходов: Нейронная сеть должна выдавать правильные ответы при подаче на вход тестовых векторов. Это означает, что при вводе вектора, который был частью обучающего набора, сеть должна правильно классифицировать его в соответствующий класс.
2. Соответствие обучающим выходам: Во время обучения нейронная сеть должна выдавать выходы, которые соответствуют обучающим данным. Это значит, что для каждого обучающего вектора сеть должна выдавать правильный выход, который у нас есть в обучающем наборе.
3. Завершение алгоритма обучения: Алгоритм обучения должен завершить свою работу. Это означает, что процесс обучения должен закончиться, и нейронная сеть должна достигнуть определенного уровня точности или минимальной ошибки.
4. Отсутствие зацикливания: Алгоритм обучения не должен зацикливаться. Если он зацикливается, это может указывать на проблемы в процессе обучения, такие как недостаточная сложность модели или неадекватные данные для обучения.

Таким образом, нейронная сеть считается обученной, если:

• она корректно классифицирует входные векторы;
• выдает соответствующие обучающие выходы;
• алгоритм обучения завершил свою работу;
• алгоритм обучения не зациклился.

Если хотя бы одно из этих условий не выполняется, то можно считать, что нейронная сеть не является полностью обученной.