Нейронные сети обучаются путем анализа больших объемов данных с известными правильными ответами. Процесс обучения включает в себя несколько шагов, включая передачу данных через нейронную сеть, вычисления и определение ошибки, а затем обновление параметров модели. Первым шагом в обучении нейронной сети является передача входных данных через нейроны. Каждый нейрон принимает входные значения, умножает их на соответствующие веса (которые являются параметрами модели), а затем применяет активационную функцию, чтобы создать выходное значение. Выходные значения передаются следующему слою нейронов, и процесс повторяется до тех пор, пока данные не достигнут последнего слоя. После этого происходит вычисление ошибки. Сравнивая выходные значения с правильными ответами, вычисляется разница между предсказанным значением и правильным ответом. Ошибка, или loss, может быть вычислена различными способами, в зависимости от типа задачи обучения (классификация, регрессия и т. д.). Ошибка дает информацию о том, насколько точно нейросеть предсказывает правильный ответ. Далее происходит обратное распространение ошибки. Этот шаг заключается в расчете градиента функции потери по всем параметрам модели. Градиент показывает направление наиболее быстрого убывания функции. Используя градиент, можно определить, какие параметры нужно обновить, чтобы уменьшить ошибку. После вычисления градиента веса обновляются с использованием метода градиентного спуска. Градиентный спуск позволяет найти оптимальные значения параметров, за счет постепенного изменения их значений в направлении, противоположном градиенту. Происходит обновление параметров модели, таких как веса и смещения, с использованием градиента и скорости обучения (learning rate). Эти шаги повторяются множество раз на всем наборе данных обучения. Каждая итерация обучения называется эпохой. В процессе обучения модель старается минимизировать ошибку на обучающем наборе данных. После обучения нейронная сеть может быть протестирована на новых данных, чтобы оценить ее производительность на неизвестных данных. Если производительность модели недостаточна, ее можно дообучить на дополнительных данных или изменить структуру или параметры модели, чтобы повысить ее точность. Таким образом, нейронная сеть находит свои ошибки и исправляет их путем анализа данных с известными ответами, расчета ошибки и обновления параметров модели с использованием градиентного спуска. Этот процесс повторяется до достижения желаемой производительности модели.