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深度學習的數學原理
時間 2021-01-08
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在網絡中,假定輸入爲X,輸出爲Y,其網絡結構的參數爲W和b,每次訓練的損失函數爲L(w,b),Cost函數J(w,b) 則:Y= W*X+b 也就是W和b與網絡模型的好壞的直接相關;同時訓練就是訓練的W和b參數讓J最小 參數修正 TF圖: 在tf中存在計算圖的前向傳導和BP(後向傳導)修正參數,假定計算:F(a,b,c) = 3(a+bc) d代表計算梯度,則: 由上圖知:計算圖是從前向後計
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