ニューラルネットワークを段階的にトレーニングするにはどうすればよいですか。
ニューラルネットワークのトレーニングには、次のように要約できます。

1.データ収集：ニューラルネットワークのトレーニングに使用されるデータを収集します。
2.データの前処理：ニューラルネットワークのトレーニングに適した方法でクリーニング、変換、フォーマットを行うことにより、データを前処理します。
3.ネットワークアーキテクチャの設計：レイヤー数、層あたりのニューロン、活性化関数など、ニューラルネットワークのアーキテクチャを決定します。
4.重みとバイアスの初期化：ネットワークの重みとバイアスをランダム値に初期化します。
5.転送伝播：トレーニングデータをニューラルネットワークに供給し、前向き伝播を実行して予測を生成します。
6.計算エラー：予測された出力と実際の出力との間のエラーを計算します。
7.後方伝播：ネットワークを介してエラーをバックプロパゲートし、重みとバイアスを調整してエラーを最小限に抑えます。
8.重みとバイアスの更新：勾配降下アルゴリズムを使用して、重みとバイアスを更新します。
9.手順5-8を繰り返します：ニューラルネットワークが収束するまで、さまざまなトレーニングデータのバッチで手順5-8を繰り返します。
10.モデルの評価：個別の検証セットでニューラルネットワークのパフォーマンスを評価し、必要に応じてハイパーパラメーターを調整します。
11.モデルの展開：ニューラルネットワークがトレーニングおよび評価されたら、それを生産環境に展開して新しいデータを作成します。