Модель в TensorFlow

Модель в Keras - это цепочка слоёв с общими настройками обучения. Слои задают преобразование данных, а модель связывает их в один объект: на вход подают таблицу признаков, на выходе получают ответ сети.

Перед обучением модель настраивают: выбирают способ измерения ошибки и правило изменения весов. Затем по таблице эталонов несколько раз прогоняют данные и подстраивают параметры. После этого ту же ошибку считают на отдельной проверке и строят прогноз для новых строк.

Размер шага градиентного спуска задают при создании оптимизатора. Иногда удобнее обновлять веса не по всей таблице сразу, а по одной партии строк. Кроме простого спуска есть и другие правила подбора весов с разной скоростью и памятью прошлых шагов.

Со всем этим мы и будем разбираться в рамках данного раздела.