Совет
Сведения о подготовке данных изображений для сетей глубокого обучения см. в разделе Предварительная обработка изображений для глубокого обучения.
В этом разделе представлена часть типичного многоуровневого сетевого рабочего процесса. Дополнительные сведения и другие шаги см. в разделе Многоуровневые неглубокие нейронные сети и обучение обратному распространению.
Перед началом процесса проектирования сети необходимо собрать и подготовить образцы данных. Обычно трудно включить предшествующие знания в нейронную сеть, поэтому сеть может быть только такой точной, как данные, которые используются для обучения сети.
Важно, чтобы данные охватывали диапазон входных данных, для которых будет использоваться сеть. Многоуровневые сети могут быть обучены обобщению в пределах диапазона вводов, для которых они были обучены. Однако они не имеют возможности точно экстраполировать за пределы этого диапазона, поэтому важно, чтобы обучающие данные охватывали весь диапазон входного пространства.
После сбора данных необходимо выполнить два этапа, прежде чем данные будут использованы для обучения сети: данные должны быть предварительно обработаны и разделены на подмножества.