BP網絡學習筆記

反向傳播是神經網絡訓練的本質。這是一種根據前一階段（即迭代）獲得的錯誤率（即損失）來微調神經網絡權重的做法。權重的適當調整可確保較低的錯誤率，從而通過增加泛化性使模型可靠。 關於損失函數優化函數的概念可參考我的另一邊文章，這裏不再重複。 首先，讓我們設置模型組件 想象一下，我們有一個需要訓練的深層神經網絡。 訓練的目的是建立一個模型，該模型使用兩個輸入和三個隱藏的單元來執行XOR（異或）功能，從而

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