Сверточные нейросети. Джейд Картер

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