Back Propagation

Все темы Data Scientist

Как работает Back Propagation?

Алгоритм обратного распространения ошибки (Back propagation) - это метод обучения нейронных сетей, который используется для определения и корректировки весовых коэффициентов сети, чтобы минимизировать ошибку между прогнозируемым и фактическим выходом. Он работает в два этапа:

1. Прямое распространение: Входные данные проходят через нейронную сеть, и каждый нейрон вычисляет свой выход на основе текущих весовых коэффициентов и функции активации.

2. Обратное распространение: Ошибка между прогнозируемым и фактическим выходом вычисляется и обратно распространяется через сеть, чтобы определить, какие веса нужно скорректировать для уменьшения этой ошибки. Это делается путем вычисления градиента функции потерь по отношению к каждому весу с использованием правила цепочки.

После этого веса обновляются с использованием градиентного спуска или его вариантов, чтобы минимизировать ошибку предсказания. Этот процесс повторяется на протяжении нескольких эпох обучения до тех пор, пока модель не достигнет удовлетворительного уровня производительности.