Однако и здесь не все так гладко. Давайте взглянем на таблицу с тренировочными данными и выходными значениями для трех выходных узлов вместе с разными функциями ошибок:

Функция ошибки, которой мы пользовались ранее (целевое – выход), не совсем нам подходит, так как можно видеть, что если мы решим использовать сумму ошибок по всем узлам в качестве общего показателя того, насколько хорошо обучена сеть, то эта сумма равна нулю! Нулевая сумма означает отсутствие ошибки. Отсюда следует, что простая разность значений (целевое – выход), не годится для использования в качестве меры величины ошибки.

Во втором варианте, в качестве меры ошибки используется квадрат разности: ((целевое – выход)^2). Этот вариант предпочтительней первого, поскольку, как видно из таблицы, сумма ошибок на выходе не дает нулевой вариант. Кроме того, такая функция имеет еще ряд преимуществ над первой, делает функцию ошибки непрерывно гладкой, исключая провалы и скачки, тем самым улучшая работу метода градиентного спуска. Еще одно преимущество заключается в том, что при приближении к минимуму градиент уменьшается, что уменьшает корреляцию через точку минимума.

Чтобы воспользоваться методом градиентного спуска, нам нужно применить метод дифференциального исчисления. Не пугайтесь, всё не так сложно, как может показаться.

Дифференциальное исчисление – это просто математически строгий подход к определению величины изменения одних величин при изменении других. Например, мы можем говорить о скорости изменения чего угодно, ускорения или любой другой физической величины, или математической функции.

Не изменяющиеся величина

Если мы представим автомобиль, движущийся с постоянной скоростью в 1,5 км/мин, то отвечая на вопрос, как меняется скорость автомобиля с течением времени, ответ утвердительный никак, ноль, так как его скорость постоянна:

Напомню, дифференциальное исчисление сводится к нахождению изменения одной величины в результате изменения другой. В данном случае нас интересует, как скорость изменяется со временем.

Сказанное, можно записать в следующей математической форме:

Линейное изменение

А теперь представим тот же автомобиль, с начальной скоростью 1,5 км/мин, но в определенный момент, водитель жмет на газ, и автомобиль начинает набирать скорость (равномерно ускоряться). И по истечении трех минут, от момента, когда мы нажали педаль газа, его скорость станет равной 2,1 км/мин.

Из графика видно, что увеличение скорости автомобиля, происходит с постоянной скоростью изменения (равномерным ускорением), откуда функция зависимости скорости от времени, выглядит как прямая линия.

Изначально, в нулевой момент времени, скорость равна 1,5 км/мин. Далее мы добавляем по 0,2 км в минуту. Таким образом, искомое выражение приобретает следующий вид:

Скорость = 1,5 + (0,2 * время)

S = 1,5 + 0,2t

В итоговом выражении, вы легко увидите уравнение прямой. Где коэффициент = 0,2 – величина крутизны наклона прямой, а постоянный член = 1,5 – точка через которую проходит линия на оси координат y.

Так будет выглядеть выражение, которое скажет нам о том, что между скоростью движения автомобиля и временем существует зависимость:

Каждую минуту, скорость изменяется на значение 0,2.

Не равномерное изменение

Возьмём всё тот же автомобиль, который стоит на месте. Сидя в нем, вы начинаете жать в “пол” педаль газа, удерживая её в этом положении. Скорость движения автомобиля, за счет инерции, будет возрастать не равномерно. Ежеминутное приращение скорости будет с каждой минутой увеличиваться.

Приведем в таблице, значения скорости в каждую минуту:

Эти данные представляют собой выражение:

s = t^2

Какова скорость изменения скорости автомобиля в каждый момент времени?

Если посмотреть на два предыдущих примера, то в них скорость изменения скорости определялась наклоном графика, коэффициентом крутизны прямой линии А. Когда автомобиль двигался с постоянной скоростью, его скорость не изменялась, и скорость изменения скорости равна 0. Когда автомобиль равномерно набирал скорость, скорость его изменения составляла 0,2 км/мин, на протяжении всего времени движения автомобиля в этом режиме.