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损失函数、反向传播、优化器
作者: 佚名 浏览:
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日期:2024-06-10
前向传播(Forward propagation)是神经网络中的一种计算过程,它将输入数据通过各个层的权重和激活函数进行计算,最终得到输出结果。具体而言,前向传播是从输入层到输出层的计算过程,每一层的输出作为下一层的输入进行计算。
反向传播
(Backpropagation)是神经网络中的一种训练方法,通过计算
损失函数
对网络参数的导数,从输出层向输入层
反向
传递误差信号,并利用链式法则更新网络的权重和偏置,以最小化
损失函数
。
反向传播
通过计算每个权重对总误差的贡献程度,将误差逐层传递回网络,并根据误差的梯度来更新参数。
优化器
(Optimizer)是神经网络中用于更新模型参数的算法。
优化器
的目标是通过选择适当的参数更新策略,找到
损失函数
的最小值或最优解。常见的
优化器
包括梯度下降法(Gradient Descent)、动量法(Momentum)、自适应矩估计(Adagrad)、RMSProp和Adam等。
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