2022年11月30日
反向传播算法
摘要： 0 梯度更新函式 1 梯度 神经网络参数如下： θ = {w1, w2, ... , b1, b2, ...} 权重梯度如下： 为了更好且有效的计算梯度，我们使用反向传播算法。 2 链式法则 3 反向传播 损失函数(Loss function)是定义在单个训练样本上的，比如我们想要分类，就是预测的类 阅读全文
posted @ 2022-11-30 00:13 Kruskal 阅读(47) 评论(0) 推荐(0) 编辑