Сбор данных: собирайте большие объемы данных, связанных с задачей, которые могут быть изображениями, текстом, аудио, видео и т. д.

Очистка данных: удалите ненужные данные и разберитесь с пропущенными значениями и выбросами.

Стандартизация данных: преобразование данных в единую шкалу.

Сегментация данных: разделите набор данных на обучающий набор, набор проверки и набор тестов, чтобы облегчить обучение и оценку модели.

Проектирование структуры сети: определите количество слоев сети, количество нейронов в каждом слое и метод соединения (полностью связное, свертка, петля и т. д.).

Выбор функции активации: выберите подходящую функцию активации для каждого слоя, например ReLU, Sigmoid, Tanh и т. д.

Определение функции потерь: выберите функцию потерь в соответствии с типом задачи, например, перекрестная энтропийная потеря для задач классификации и среднеквадратическая ошибка для задач регрессии.

Выбор оптимизатора: выберите алгоритм оптимизации для обновления веса, например SGD, Adam, RMSprop и т. д.

Входные данные: введите нормализованные данные в первый уровень сети.

Вычисление активации: нейроны каждого слоя вычисляют значения активации на основе весов и выходных данных предыдущего слоя и применяют функцию активации.

Выходной результат: после многоуровневых вычислений сеть выводит окончательный результат, который может быть распределением вероятностей для задачи классификации или непрерывным значением для задачи регрессии.

Рассчитайте потери: используйте функцию потерь, чтобы сравнить выходные данные сети и реальную метку, чтобы получить значение потерь.

Обратное распространение ошибки: начиная с выходного слоя, градиенты рассчитываются слой за слоем, а веса и смещения обновляются.

Градиентный спуск: обновление параметров сети на основе градиента и скорости обучения.

Итерационный процесс: повторяйте процесс прямого распространения, расчета потерь, обратного распространения и обновления веса до тех пор, пока не будет достигнуто заранее определенное условие остановки.

Регуляризация: используйте методы регуляризации (такие как снижение веса, отсев), чтобы предотвратить переобучение.

Настройка гиперпараметров. Настройте гиперпараметры, такие как скорость обучения, размер пакета и структуру сети, для оптимизации производительности модели.

Оценка модели: оцените производительность модели на проверочном наборе и настройте гиперпараметры.

Тест на способность к обобщению: оцените способность модели к обобщению на тестовом наборе.

Развертывание модели: разверните обученную модель на сервере или устройстве для практического применения.

Мониторинг модели: отслеживайте производительность вашей модели в производстве и вносите необходимые коррективы.

Сбор новых данных: постоянно собирайте новые данные, отражающие изменения в окружающей среде.

Обновления моделей: модели регулярно обучаются и обновляются новыми данными, чтобы модель была точной и актуальной.