Сверточная нейронная сеть, часть 2: обучение алгоритмом обратного распространения ошибки
|
|
Среда, 31 Января 2018 г. 20:39
+ в цитатник
В первой части были рассмотрены: структура, топология, функции активации и обучающее множество. В этой части попробую объяснить как происходит обучение сверточной нейронной сети.
Обучение сверточной нейронной сети
На начальном этапе нейронная сеть является необученной (ненастроенной). В общем смысле под обучением понимают последовательное предъявление образа на вход нейросети, из обучающего набора, затем полученный ответ сравнивается с желаемым выходом, в нашем случае это 1 – образ представляет лицо, минус 1 – образ представляет фон (не лицо), полученная разница между ожидаемым ответом и полученным является результат функции ошибки (дельта ошибки). Затем эту дельту ошибки необходимо распространить на все связанные нейроны сети.
Читать дальше ->
https://habrahabr.ru/post/348028/
Метки:
author HybridTech
машинное обучение
обучение сверточной нейросети
convolution learning
back propagation
обратное распространение ошибки
-
Запись понравилась
-
0
Процитировали
-
0
Сохранили
-