Процессом обучения нейронной сети называют последовательность шагов, в ходе которой сеть настраивает свои параметры (веса и смещения) для выполнения определенной задачи, такой как классификация, регрессия или распознавание образов. Этот процесс можно разделить на несколько ключевых этапов:

1. Сбор данных: На первом этапе необходимо собрать и подготовить данные, которые будут использоваться для обучения. Данные должны быть репрезентативными и содержать как можно больше информации о задаче, которую решает нейронная сеть.
2. Предобработка данных: На этом этапе данные очищаются и преобразуются. Это может включать нормализацию, удаление выбросов, заполнение пропусков и разделение на обучающую и тестовую выборки.
3. Определение архитектуры сети: Здесь выбирается структура нейронной сети, включая количество слоев, количество нейронов в каждом слое и тип активационных функций. Архитектура зависит от сложности задачи и типа данных.
4. Инициализация параметров: Параметры (веса и смещения) нейронной сети инициализируются случайными значениями или по определенным правилам, чтобы избежать симметрии в обучении.
5. Обучение сети: На этом этапе нейронная сеть обучается на обучающей выборке. Для этого используется алгоритм оптимизации, например, градиентный спуск. Сеть делает предсказания, и на основе разницы между предсказанными и фактическими значениями (ошибки) обновляются параметры сети.
6. Валидация и тестирование: После обучения сеть проверяется на тестовой выборке, чтобы оценить ее производительность и обобщающую способность. Это позволяет выявить возможные проблемы, такие как переобучение.
7. Настройка гиперпараметров: В процессе обучения могут быть настроены гиперпараметры, такие как скорость обучения, количество эпох и размер батча, для улучшения результатов.
8. Финальная оценка: После всех этапов обучения и настройки гиперпараметров проводится окончательная оценка модели на тестовых данных, чтобы определить ее эффективность и готовность к использованию.

Таким образом, процесс обучения нейронной сети является многогранным и требует внимательного подхода на каждом этапе, чтобы достичь наилучших результатов в решении поставленной задачи.