Совет
Чтобы узнать, как подготовить данные изображения к нейронным сетям для глубокого обучения, смотрите Предварительную обработку изображений для глубокого обучения.
В этом разделе представлена часть типового многослойного сетевого рабочего процесса. Для получения дополнительной информации и других шагов см. Multilayer Shallow Neural Networks and Backpropagation Training.
Прежде чем начать процесс проекта сети, вы сначала соберете и подготовите выборочные данные. Обычно трудно включить предшествующие знания в нейронную сеть, поэтому сеть может быть такой же точной, как данные, которые используются для обучения сети.
Важно, чтобы данные охватывали область значений входов, для которых будет использоваться сеть. Многослойные сети могут быть обучены, чтобы обобщать хорошо в области значений входов, для которых они были обучены. Однако они не имеют возможности точно экстраполироваться за пределы этой области значений, поэтому важно, чтобы обучающие данные охватывали всюсь область значений входного пространства.
После того, как данные были собраны, необходимо выполнить два шага, прежде чем данные будут использованы для обучения сети: данные должны быть предварительно обработаны, и они должны быть разделены на подмножества.
