Вы работаете над обучением нейронной сети для распознавания изображений. Вы решили использовать метод обратного распространения ошибки для корректировки весов сети во время обучения. Какая фаза процедуры обучения нейронной сети является ответственной за корректировку весов сети на основе градиента функции потерь?

• Фаза обратного распространения (backpropagation).
• Расчет градиента (gradient computation).
• Применение градиентного спуска (gradient descent).

Другие предметы Университет Обучение нейронных сетей обучение нейронной сети обратное распространение ошибки корректировка весов градиент функции потерь фаза обучения нейронной сети метод градиентного спуска распознавание изображений основы нейронных сетей университетский курс нейронных сетей Новый

В процессе обучения нейронной сети с использованием метода обратного распространения ошибки (backpropagation) можно выделить несколько ключевых фаз. Давайте рассмотрим их подробнее, чтобы понять, какая именно фаза отвечает за корректировку весов сети на основе градиента функции потерь.

• Фаза прямого распространения (forward propagation): На этом этапе входные данные проходят через нейронную сеть, и для каждого нейрона вычисляется выходное значение. В конце этой фазы мы получаем предсказание сети.
• Расчет градиента (gradient computation): Здесь происходит вычисление градиента функции потерь относительно выходов нейронной сети. Мы определяем, насколько сильно предсказания отличаются от истинных значений, и на основе этого вычисляем производные, которые помогут понять, в каком направлении нужно корректировать веса.
• Фаза обратного распространения (backpropagation): На этом этапе мы используем вычисленные градиенты для определения того, как изменять веса в сети. Мы "распространяем" ошибку обратно через сеть, чтобы обновить веса каждого нейрона, основываясь на их вкладе в общую ошибку.
• Применение градиентного спуска (gradient descent): Это фаза, где мы фактически корректируем веса, используя градиенты, полученные на предыдущем этапе. Мы обновляем веса, уменьшая их в направлении, противоположном градиенту функции потерь, чтобы минимизировать ошибку.

Таким образом, фаза, непосредственно отвечающая за корректировку весов сети на основе градиента функции потерь, - это применение градиентного спуска (gradient descent). В этой фазе мы используем результаты, полученные на этапе расчета градиента, для обновления весов, что и является ключевым шагом в процессе обучения нейронной сети.