Нейронная сеть — это вычислительная модель, которая приближает неизвестную функцию: превращает входные данные (текст, изображение, звук, числа) в желаемый вывод (класс, ответ, прогноз). Проще говоря, если вы задаетесь вопросом «как работает нейросеть?», ответ таков: она учится находить закономерности в примерах и применять их к новым данным.
Если вы только начинаете, загляните в обзорные материалы: что такое нейросети, типы и архитектуры и основы глубокого обучения.
Архитектура модели — это устройство сети: из каких слоев она состоит, как они соединены и как протекает сигнал. Базовые элементы:
Ключевые характеристики архитектуры модели:
Подробнее о популярных архитектурах — в разделе про генеративные нейросети и языковые модели (LLM).
Функции активации вносят нелинейность, благодаря которой сеть способна описывать сложные зависимости. Без них нейросеть сводилась бы к линейной регрессии.
Таблица сравнения популярных функций активации:
| Функция | Диапазон | Свойства | Где применять |
|---|---|---|---|
| Sigmoid | (0, 1) | Гладкая, насыщается; возможное затухание градиента | Выход вероятности, бинарная классификация |
| Tanh | (-1, 1) | Центрирована; насыщается | Рекуррентные сети, классические MLP |
| ReLU | [0, ∞) | Быстрая, разреженность, «мертвые» нейроны | Сверточные сети, глубокие MLP |
| Leaky ReLU | (-∞, ∞) | Уменьшает риск «мертвых» нейронов | Улучшение ReLU в глубине |
| GELU | (-∞, ∞) | Гладкая, показала себя в трансформерах | LLM, современные Encoder/Decoder |
| Softmax | (0, 1), сумма=1 | Превращает логиты в распределение | Выход многоклассовой модели |
Выбор активации зависит от задачи и архитектуры: для трансформеров часто берут GELU, для сверток — ReLU/Leaky ReLU.
Обучение нейросети — это настройка параметров модели (весов) так, чтобы минимизировать функцию потерь на обучающей выборке.
Шаги обучения:
Важно: корректная предобработка данных, нормализация признаков и выбор оптимизатора критичны для скорости сходимости. Подробный разбор основ — в материале про глубокое обучение.
Функции потерь и метрики нейросети — разные сущности. Потери используются при обучении, метрики — для оценки результата.
Типовые функции потерь:
Метрики нейросети под задачу:
Совет: метрика должна соответствовать бизнес-цели. Для детекции редких событий Accuracy обманчив: используйте Recall/F1.
Переобучение возникает, когда модель «запоминает» обучающие примеры и плохо обобщает. Регуляризация помогает контролировать сложность модели и повышает устойчивость.
Основные техники:
Регуляризация — не только про точность, но и про устойчивость и воспроизводимость. Об этической стороне (смещение данных, приватность) читайте в разделе безопасность, этика и закон.
Правильный процесс экспериментов — залог адекватной оценки.
Роли выборок:
| Набор | Назначение | Комментарий |
|---|---|---|
| Train | Обучение | Модель видит эти данные и настраивает веса |
| Validation | Подбор гиперпараметров, ранняя остановка | На валидации нельзя «учиться» напрямую |
| Test | Финальная проверка | Откладывается и используется один раз |
Подбор гиперпараметров: learning rate, размер батча, число слоев/нейронов, коэффициенты регуляризации. Подходы: grid/random search, Bayesian, Hyperband. Для LLM часто полезны few-shot техники и аккуратный prompt engineering вместо полного дообучения.
Инференс нейросети — это применение обученной модели к новым данным в продакшене. Важные аспекты:
Помните про приватность и обработку персональных данных — см. наш гайд по безопасности и приватности.
Теперь вы понимаете, как работает нейросеть: данные проходят через слои и функции активации, потери показывают ошибку, а обратное распространение ошибки вместе с оптимизатором подбирают параметры модели. Чтобы получить устойчивый результат, учитывайте метрики, регуляризацию, валидацию и особенности инференса.
Готовы к практике? Загляните в список нейросетей, попробуйте решения из топа бесплатных нейросетей 2025 и улучшайте результаты с помощью prompt engineering и нашей библиотеки промптов. Удачных экспериментов!