Читать книгу Теория и практика распознавания инженерных сооружений, промышленных предприятий и объектов железнодорожного транспорта при дешифрировании аэроснимков онлайн

Процесс обучения нейронных сетей представляет собой сложный процесс обработки данных, который включает в себя последовательное предъявление данных на вход нейронной сети и сравнение выходных данных с их истинным значением, после чего вносится коррекция весовых коэффициентов нейронов в сторону уменьшения ошибки выходных данных. Этот процесс производится многократно с использованием данных из датасета. В процессе обучения используется часть датасета, которая носит название тренировочный набор. При этом данные из датасета могут предъявляться последовательно несколько раз.

К общим рекомендациям состава датасета относятся увеличение количества изображений с отмеченными целевыми объектами, а также включение в датасет изображений с возможными вариантами фона (частей изображения, не относящихся к целевым объектам). Большие по размерам и общему объему изображения увеличивают время обучения и работы классификатора. Для каждой сетевой модели рекомендуется подавать на вход изображения различных размеров. В экспериментах было установлено, что обучение сети на изображениях, повернутых относительно исходных на 90°, производится быстрее, чем на изображениях исходной видеопоследовательности.

Один цикл обучения с использованием всего датасета носит название эпоха. Как правило, для качественного обучения сети требуется много эпох. Процесс обучения нейронных сетей, имеющих много скрытых слоев, часто носит название глубокого обучения.

Процесс обучения с учителем представляет собой предъявление сети выборки обучающих примеров. Каждый образец подается на входы сети, затем проходит обработку внутри структуры НС, вычисляется выходной сигнал сети, который сравнивается с соответствующим значением целевого вектора, представляющего собой требуемый выход сети. Затем по определенному правилу вычисляется ошибка, и происходит изменение весовых коэффициентов связей внутри сети в зависимости от выбранного алгоритма. Векторы обучающего множества предъявляются последовательно, вычисляются ошибки и веса подстраиваются для каждого вектора до тех пор, пока ошибка по всему обучающему массиву не достигнет приемлемо низкого уровня (рисунок 2.7).