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真钱炸金花:怎么理解反向传播?

时间:2020/1/7 14:57:37   作者:   来源:   阅读:0   评论:0
内容摘要:这个问题的目的是测试受访者是否了解神经网络的工作方法。您需要解释以下几点:正向过程(正向计算)是帮助模型计算各层权重的过程,所获得的计算将得到结果yp。此时,将计算损失函数的值。损失函数的该值可以反映模型的优劣程度。如果此损失函数不够好,我们需要找到一种方法来减小该损失函数的值。...
这个问题的目的是测试受访者是否了解神经网络的工作方法。您需要解释以下几点:
正向过程(正向计算)是帮助模型计算各层权重的过程,所获得的计算将得到结果yp。此时,将计算损失函数的值。损失函数的该值可以反映模型的优劣程度。如果此损失函数不够好,我们需要找到一种方法来减小该损失函数的值。神经网络的训练目标实际上是最小化某些损失函数。损失函数L(yp,yt)表示yp模型的输出值与yt数据标签的实际值之间的差异程度。
为了减少损失函数的值,我们需要使用导数。反向传播可以帮助我们计算网络每一层的导数。根据每层导数的值,优化器(Adam,SGD,AdaDelta等)可以通过梯度下降来更新网络的权重。
反向传播使用链规则机制或导数函数来计算从最后一层到第一层的每一层的梯度值。

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