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BP網絡學習筆記
時間 2021-01-19
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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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