小白帶你反向傳播算法訓練神經網絡和CNN

小白帶你反向傳播算法訓練神經網絡 1.反向傳播方法中，採用梯度下降的技術來訓練神經網絡 W(t+1)=W(t)-η∇C(W(t))   η是學習率 可以固定爲0.01 或者0.001 W(t+1)和W(t)分別是第（t+1）和第（t）次迭代時的權值向量。 ∇C(W(t))是損失函數（cost function）或殘差函數（error function）針對權值矩陣W在第（t）次迭代時的梯度。權重或

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