Как происходит обучение классических нейросетей

Обучение нейросетей происходит через оптимизацию функции потерь с помощью градиентного спуска. Основные шаги:

1. Прямой проход (forward pass) – данные проходят через слои сети, вычисляется предсказание и ошибка (loss).
2. Обратное распространение (backpropagation) – вычисляются градиенты ошибки по всем параметрам сети.
3. Обновление весов – веса корректируются в направлении, противоположном градиенту, с учётом learning rate.

Пример на PyTorch:

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

for epoch in range(epochs):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(inputs)
    loss = loss_fn(outputs, targets)
    loss.backward()
    optimizer.step()

Ключевые моменты:

• Используются мини-батчи для стабилизации обучения
• Learning rate влияет на скорость и качество сходимости
• Регуляризация (dropout, L2) помогает избежать переобучения