【深度学习笔记】手动推导反向传播公式BP
创始人
2024-05-13 12:22:18

问题

现在才意识到，卷积神经网络在不同的层上的反向传播的计算公式不一样，之前一直按照全连接层的那种简单反向传播去理解了。

梯度下降的步骤

  1. 用随机值初始化权重和偏差
  2. 把输入传入网络，得到输出值
  3. 计算预测值和真实值之间的误差
  4. 反向传播求出每个神经元的梯度
  5. 根据梯度调整神经元的权值，以减少误差
  6. 重复迭代，直至得到网络权重的最佳值

全连接层反向传播

在数据表示上，将全连接神经网络的每一层神经元都表示为一个列向量。每一层的神经元，会将上一层神经元的输出作为输入，通过乘上权重矩阵以及加上列向量形式的偏置项。得到激活前的输出值，最后通过激活函数得到该层最终激活后的输出：
z l = W l ∗ a l − 1

上一篇：实战五十六：基于机器学习的上海房价预测（完整代码+数据集）

下一篇：【MySQL Shell】9.3 创建 InnoDB ReplicaSet

相关内容

热门资讯

政企携手开拓湖州制造新蓝海 （来源：湖州日报）转自：湖州日报　　记者  陈颖 　　通则达，融则兴。　　当前全球市场需求加速向个性...
海航控股伦交所ESG评级较上年... 7月13日消息，近期伦交所发布最新ESG评级结果，海航控股获得C级，相较于上一年的C-级，评级上升。...
钛能化学伦交所ESG评级较上年... 7月13日消息，近期伦交所发布最新ESG评级结果，钛能化学（维权）获得B-级，相较于上一年的C+，评...
中国科传伦交所 ESG评级维持... 7月13日消息，近期伦交所发布最新ESG评级结果，中国科传获得D-级，相较于上一年的D-级，评级维持...
大秦铁路伦交所ESG评级较上年... 7月13日消息，近期伦交所发布最新ESG评级结果，大秦铁路获得C-级，相较于上一年的D+，评级上升。...