Процесс настройки нейронной сети обычно называется «обучение сети». Это ключевая стадия в разработке нейронных сетей, и она включает несколько важных шагов. Давайте рассмотрим, что именно происходит в процессе обучения сети.

1. Сбор данных: На первом этапе необходимо собрать данные, которые будут использоваться для обучения. Эти данные должны быть репрезентативными и разнообразными, чтобы сеть могла научиться распознавать шаблоны.
2. Подготовка данных: Данные часто требуют предварительной обработки. Это может включать нормализацию, удаление выбросов, заполнение пропусков и преобразование категориальных переменных в числовые.
3. Разделение данных: Данные делятся на три части: обучающая выборка, валидационная выборка и тестовая выборка. Обучающая выборка используется для обучения модели, валидационная - для настройки гиперпараметров, а тестовая - для окончательной оценки производительности модели.
4. Определение архитектуры сети: На этом этапе выбирается структура нейронной сети, включая количество слоев, количество нейронов в каждом слое и тип активационных функций.
5. Обучение модели: Нейронная сеть обучается на обучающей выборке, где она настраивает свои веса и смещения, чтобы минимизировать ошибку предсказания. Этот процесс включает использование алгоритмов оптимизации, таких как градиентный спуск.
6. Валидация модели: После обучения сеть проверяется на валидационной выборке, чтобы убедиться, что она не переобучилась и может обобщать информацию на новых данных.
7. Тестирование модели: Наконец, сеть тестируется на тестовой выборке, чтобы оценить ее производительность и точность.

Таким образом, процесс настройки нейронной сети включает в себя множество шагов, и каждый из них играет важную роль в создании эффективной модели, способной выполнять поставленные задачи.