Как написать нейросеть с нуля?

Если у вас есть опыт в программировании, но не в машинном обучении, начинать стоит не с теории, а с готового фреймворка. Все, что нужно для первого проекта, уже есть в PyTorch или в TensorFlow с Keras. Для новичка разница невелика, но сейчас в учебных материалах и на курсах чаще встречается PyTorch, поэтому проще найти примеры под конкретную задачу.

Для распознавания текста на фото архитектуру с нуля писать не нужно. Возьмите готовую предобученную модель, например из библиотеки Hugging Face, или OCR-модуль Tesseract, и дообучите ее на своих данных. Это называется transfer learning и экономит недели работы: модель уже умеет находить границы букв и формы символов, вам остается настроить ее под конкретный шрифт или язык.

Порядок действий обычно такой:

• собрать или найти датасет: для распознавания текста хватит 500-2000 размеченных примеров для старта;
• разбить его на обучающую и проверочную выборки;
• взять предобученную модель и запустить дообучение на своих данных;
• проверить точность на отложенной выборке и только после этого пробовать менять архитектуру.

Писать сеть слоями с нуля есть смысл, когда стандартные решения перестают подходить под задачу. Тогда пригодится математика: линейная алгебра, основы теории вероятностей и то, как работает обратное распространение ошибки. Без этого трудно понять, почему модель ошибается именно так, и вы застрянете на переборе вариантов вслепую.