Oct.29 成爲不朽,然後死去

1.深度學習的基本流程是 設計神經網絡結構,形成計算圖,選擇一個合適的損失函數,使用損失函數衡量預測值與真實值之間的差異。具體到一輪計算:我們需要將一個批次的數據餵給神經網絡,神經網絡前向傳播(Forward),求得損失函數的值;然後是反向傳播(Back Propagation)過程:求得損失函數對模型各參數的導數,利用梯度下降法來更新模型各參數。深度學習框架的最重要的一項功能就是幫我們完成了求導
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