Обучение нейронной сети - это сложный процесс, который включает в себя несколько ключевых этапов. Давайте разберем каждый из них, чтобы понять, на чем именно сосредоточен процесс обучения.

1. Определение архитектуры сети:
   • Число нейронов в промежуточном слое: Это количество нейронов в каждом скрытом слое сети. Выбор числа нейронов в промежуточных слоях влияет на способность модели к обучению. Слишком много нейронов может привести к переобучению, а слишком мало - к недообучению. Оптимальное количество нейронов часто определяется экспериментально.
   • Число нейронов во всей сети: Это сумма всех нейронов, включая входной, скрытые и выходной слои. Общая структура сети должна быть согласована с типом задачи, которую она решает.
2. Определение весов связей нейронов: Веса - это параметры, которые нейронная сеть корректирует в процессе обучения. Они определяют силу связи между нейронами и влияют на то, как входные данные преобразуются в выходные. Изначально веса устанавливаются случайным образом, а затем оптимизируются в процессе обучения с использованием алгоритмов, таких как градиентный спуск.
3. Число входных сигналов (признаков): Это количество входных данных, которые сеть принимает для обработки. Число входных сигналов определяется размерностью данных. Например, если вы работаете с изображениями размером 28x28 пикселей, то число входных сигналов будет 784 (28*28). Входные признаки должны быть тщательно отобраны и, возможно, нормализованы, чтобы улучшить обучение сети.

Таким образом, процесс обучения нейронной сети включает в себя настройку архитектуры сети, оптимизацию весов связей и работу с входными данными. Эти элементы совместно определяют, насколько эффективно сеть сможет обучиться и решать поставленные задачи.