Обучение классической нейронной сети — это процесс, в ходе которого сеть настраивается для выполнения определенной задачи, такой как классификация или регрессия. Давайте подробно рассмотрим каждый из предложенных вариантов:

• Назначение количества слоев нейронов:

  Количество слоев нейронов определяет архитектуру сети. Каждый слой может иметь разное количество нейронов, и их количество может влиять на способность сети обрабатывать сложные данные. Однако это не является непосредственно процессом обучения, а скорее этапом проектирования сети.

• Подстройка весовых коэффициентов:

  Это ключевой аспект обучения нейронной сети. Во время процесса обучения веса, которые связывают нейроны, корректируются с использованием алгоритма обратного распространения ошибки. Сначала сеть делает предсказание, затем вычисляется ошибка (разница между предсказанным и реальным значением), и на основе этой ошибки веса обновляются. Это позволяет сети улучшать свои предсказания.

• Приравнивание количества входных и выходных сигналов:

  Хотя важно, чтобы количество входных и выходных сигналов соответствовало задачам, это также не является частью процесса обучения. Входные сигналы — это данные, которые мы подаем в сеть, а выходные сигналы — это результаты, которые мы ожидаем получить. Соответствие между ними необходимо для корректного функционирования сети, но не относится напрямую к обучению.

Итак, что же является правильным ответом?

Обучение классической нейронной сети в первую очередь заключается в подстройке весовых коэффициентов. Остальные варианты относятся к проектированию и настройке сети, но не являются частью самого процесса обучения.

Таким образом, правильный ответ — это подстройка весовых коэффициентов.