Сверточные нейросети - страница 5

1. Инициализация весов: Перед началом обучения каждый весовой коэффициент инициализируется случайным образом, например, из распределения Гаусса с нулевым средним и небольшой дисперсией. Это делается для того, чтобы изначально модель была способна обучаться и исследовать пространство параметров.

2. Обучение сети: В процессе обучения сети каждый вес настраивается с использованием алгоритма обратного распространения ошибки. Нейронная сеть предсказывает класс каждой цифры на основе входных изображений, а затем сравнивает эти предсказания с фактическими метками изображений. По мере обратного прохода через сеть вычисляются градиенты функции потерь по отношению к каждому весу.

3. Обновление весов: Веса обновляются в направлении, обратном градиенту функции потерь. Это означает, что веса, которые вносят больший вклад в ошибку модели, будут корректироваться сильнее. Процесс обновления весов повторяется для каждого примера из обучающего набора данных и повторяется многократно в течение нескольких эпох, пока модель не достигнет приемлемого уровня точности на валидационном наборе данных.

4. Результаты обучения: После завершения обучения весовые коэффициенты нейронной сети становятся оптимизированными для данной задачи. Теперь модель может принимать новые, ранее не виденные данные и делать предсказания с высокой точностью, распознавая рукописные цифры с высокой точностью.

Этот пример демонстрирует, как весовые коэффициенты нейронной сети настраиваются в процессе обучения, чтобы модель могла делать точные предсказания на основе входных данных.

Пример кода на Python с использованием библиотеки PyTorch для создания и обучения простой нейронной сети для классификации изображений рукописных цифр из набора данных MNIST:

```python

import torch

import torch.nn as nn

import torch.optim as optim

import torchvision

import torchvision.transforms as transforms

# Загрузка данных MNIST и предобработка

transform = transforms.Compose([

transforms.ToTensor(),

transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))

])

train_set = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=64, shuffle=True)

# Определение архитектуры нейронной сети

class SimpleNN(nn.Module):

def __init__(self):

super(SimpleNN, self).__init__()

self.fc1 = nn.Linear(28*28, 128)

self.fc2 = nn.Linear(128, 64)

self.fc3 = nn.Linear(64, 10)

def forward(self, x):

x = torch.flatten(x, 1)

x = torch.relu(self.fc1(x))

x = torch.relu(self.fc2(x))

x = self.fc3(x)

return x

# Создание экземпляра модели

model = SimpleNN()

# Определение функции потерь и оптимизатора

criterion = nn.CrossEntropyLoss()

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# Обучение модели

num_epochs = 5

for epoch in range(num_epochs):

running_loss = 0.0

for i, data in enumerate(train_loader, 0):

inputs, labels = data

optimizer.zero_grad()

outputs = model(inputs)

loss = criterion(outputs, labels)

loss.backward()

optimizer.step()

running_loss += loss.item()

if (i+1) % 100 == 0:

print(f'Epoch {epoch+1}, Iteration {i+1}, Loss: {running_loss/100:.4f}')

running_loss = 0.0

print('Finished Training')

# Сохранение модели

torch.save(model.state_dict(), 'mnist_model.pth')

```

Этот код создает и обучает простую полносвязную нейронную сеть для классификации изображений MNIST. В ней используются три полносвязных слоя, функции активации ReLU и функция потерь CrossEntropyLoss. Модель обучается в течение нескольких эпох с использованием оптимизатора Adam. По завершении обучения модель сохраняется в файл ‘mnist_model.pth'.