Обратное распространение — это метод, используемый при обучении искусственных нейронных сетей, который помогает им учиться на данных и улучшать свою производительность с течением времени. Это похоже на механизм обратной связи, который позволяет сети корректировать свои веса и смещения, чтобы делать более точные прогнозы.
Чтобы понять обратное распространение, давайте рассмотрим упрощенную нейронную сеть с тремя слоями: входной слой, скрытый слой и выходной слой. Каждый слой состоит из множества взаимосвязанных нейронов.
В процессе обучения мы предоставляем сети входные данные и сравниваем ее выходные прогнозы с желаемыми результатами. Основываясь на разнице между прогнозируемым и желаемым выходными данными, мы вычисляем значение ошибки.
Вот как работает обратное распространение шаг за шагом:
- Проход вперед:
- Мы начинаем с передачи входных данных через сеть, слой за слоем, от входного слоя к выходному слою.
- Каждый нейрон в сети получает взвешенную сумму своих входов, применяет функцию активации для получения выходных данных и передает их следующему слою.
2. Расчет погрешности:
- Получив вывод сети, мы сравниваем его с желаемым выводом.
- Разница между прогнозируемым результатом и желаемым результатом является ошибкой.
3. Обратный проход:
- На этом этапе мы распространяем ошибку обратно по сети, чтобы обновить веса и смещения.
- Мы начинаем с выходного слоя и движемся назад к входному слою.
- Для каждого нейрона в каждом слое мы вычисляем его вклад в ошибку и соответствующим образом корректируем его веса и смещения.
4. Обновление веса и смещения:
- Чтобы обновить веса и смещения, мы используем скорость обучения, которая контролирует величину внесенных изменений.
- Веса и смещения корректируются в направлении, противоположном градиенту ошибки (отсюда и название «обратное распространение»), чтобы минимизировать ошибку.
5. Итерация:
- Мы повторяем прямой проход, вычисление ошибок и обратный проход для каждого входа в наших обучающих данных.
- Этот процесс обычно выполняется партиями или эпохами, когда мы обновляем веса и смещения после обработки подмножества или всех обучающих данных.
Повторяя эти шаги в течение нескольких итераций, сеть постепенно корректирует свои веса и смещения, стремясь минимизировать ошибку между прогнозируемыми выходными данными и желаемыми выходными данными. Таким образом, сеть учится делать более точные прогнозы и повышает свою производительность.