В [прошлой статье][1] мы рассмотрели концептуально все слои и функции, из которых будет состоять будущая модель. Сегодня мы выведем формулы, которые будут отвечать за обучение этой модели. Слои будем разбирать в обратном порядке — начиная с функции потерь и заканчивая сверточным слоем. Если возникнут трудности с пониманием формул, рекомендую ознакомиться с подробным [объяснением][2] (на картинках) метода обратного распространения ошибки, и также вспомнить о правиле [дифференцирования сложной функции][3].
[Читать дальше →][4]

[1]: https://habrahabr.ru/company/ods/blog/344008/
[2]: https://mattmazur.com/2015/03/17/a-step-by-step-backpropagation-example/
[3]: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%94%D0%B8%D1%84%D1%84%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%BD%D1%86%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%81%D0%BB%D0%BE%D0%B6%D0%BD%D0%BE%D0%B9_%D1%84%D1%83%D0%BD%D0%BA%D1%86%D0%B8%D0%B8
[4]: https://habrahabr.ru/post/344116/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=344116#habracut