神經網絡訓練數據的一點理解

神經網絡是通過梯度方反向傳播來更新參數，所需的數據集一般分爲訓練數據和測試數據，其中訓練的數據會根據有監督和無監督學習進行分類。 有監督學習 對於有監督學習，一般是給網絡一個輸入，然後再定一個網絡應該的輸出的數據，稱爲標籤（label）。 然後輸入數據X，會得到一組輸出Y，將這個Y與X對應的Y_label進行對比，比較二者之間的差值（一般用mse或者交叉熵來刻畫），然後通過這個差值去調整網絡中的W

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