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【機器學習筆記】Week5

2022-03-20 16:46 作者:Magician-Artist  | 我要投稿

反向傳播:按照從輸出層到輸入層的順序,計算神經(jīng)網(wǎng)絡各參數(shù)的梯度,從而優(yōu)化參數(shù)。

通過鏈式法則來計算梯度:對損失函數(shù)求參數(shù)的偏導,探究一個參數(shù)w的變化如何影響最終的損失。通過C--A(i)--Z(I)--A(i-1)鏈式法則計算,包括了三個項的乘積

  • 損失函數(shù)的導數(shù)

  • 激活函數(shù)(z)的導數(shù)

  • 線性函數(shù)的導數(shù)

將所有樣本相加求平均,就是這個參數(shù)的梯度。

如果是一層含有不止一個神經(jīng)元,其實就是有不同的路徑影響最后的一個輸出,對各路徑計算最后求和即可。



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