Машинное обучение. Нейронные сети. Как именно через ошибку править веса, ведь надо знать в каких именно весах ошибка?

Question

Наложить все веса на график ошибки, или как?
Как вобще устроить метод обратного распространения?

Answer 1

Ваши веса - это параметры. Можно считать их кординатами. В этом вашем пространстве каждая точка - определенный набор весов. Обучение в смысле минимизации ошибки осуществляется градиентным спуском. Он вам учитывает сотношение вкладов в ошибку от разных весов, и поправляет нужные веса. Метод градиентного спуска, примененный для нейросети, - метод обратного распространения ошибки.
Если хотите понять, как это работает, то поймите градиентный спуск, и попробуйте через него сами сформулировать алгоритм обратного распространения.

Answer 2

Проверить программно, какие веса выдают неправильные значения. И опять же программно их выправлять в нужное русло. Хочешь сказать, что на всех тысячах итерациях ты будешь лично проверять графики? Пфф. Это всё делается автоматически, на программном уровне. В самом коде.