Выражения, приведеные выше, говорят о том, что на вход сети подаются все обучающие примеры «одновременно» и значения градиентов ошибки рассчитываются сразу для всех примеров. Этот процесс составляет одну эпоху обучения. Batch Gradient Descent – это процесс обучения, когда все обучающие примеры используются одновременно. Нескольких десятков или сотен эпох обычно достаточно для достижения оптимальных значений весов матриц W^>[i].

Однако, когда количество примеров очень велико, примеры разбиваются на группы, которые можно поместить в оперативную память компьютера, и эпоха обучения включает последовательную подачу этих групп. При этом возможны два подхода [[56]]:

Stochastic Batch Gradient Descent – когда группа включает лишь один пример, выбираемый случайно из множества обучающих примеров.

Mini Batch Gradient Descent – когда группа включает некоторое количество примеров.

При применении современных пакетов машинного обучения программисту не приходится заботиться о выполнении алгоритма BPE. Он реализуется путем выбора того или иного оптимизационного алгоритма (solver). Часто применяются lbfs, adam. Например, загрузка многослойного персептрона (multilayer perceptron – MLP) и создание объекта классификатора осуществляются следующим образом:

from sklearn.neural_network import MLPClassifier

clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes = [10, 10], alpha = 5, random_state = 0, solver='lbfgs')

Пример применения MLPClassifier приведен в разделе 2.8 Пример простого классификатора.

Нелинейная активационная функция играет фундаментальную роль в процессе обучения нейронной сети. Именно ее применение позволяет нейронной сети обучаться сложным закономерностям, содержащимся в исходных данных. Кроме уже упомянутой сигмоидальной функции часто используются и несколько других активационных функций (рисунок 2.12), описываемых уравнениями

Рисунок 2.12. Активационные функции, применяемые в нейронных сетях

Резонный вопрос: «Почему исследователи используют несколько видов активационных функций?» Ответ, следующий: вычислительные затраты на расчеты результатов весьма велики, особенно в крупномасштабных сетях. Как известно, расчет выхода каждого слоя нейронной сети выполняется с использованием активационной функции. А в процессе выполнения алгоритма обратного распространения ошибки используется производная активационной функции. И в том, и в другом случае ReLU имеет большое преимущество с точки зрения вычислительных затрат. Следовательно, нейронная сеть будет обучаться значительно быстрее. С другой стороны, использование сигмоидальной функции для выходного слоя нейронной сети позволяет вычислять оценку вероятности принадлежности к классу, поскольку она принимает значения в диапазоне от 0 до 1.