机器学习第五周(二)
来源:互联网 发布:恢复删除软件要钱 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 14:25
1、Unrolling parameters
2、Gradient checking
梯度检验是对反向传播算法求得的偏导数的一种检验。公式如下:
应用到theta矩阵:
这里作者给出一个循环求每个梯度检验值,并将epsilon = 1e-4;
一般步骤:
记住,在用反向传播算法学习前,一定要关掉梯度检验,因为梯度检验运行效率非常慢。
3、Random initialization
在逻辑回归中,我们一般可以初始化theta为0,但在神经网络中不可取,造成冗余,导致神经网络性能下降。
在神经网络中theta的初始化范围在[-epsilon,epsilon]之间,这里的epsilon和梯度检验的epsilon不是同一个,这里只是一个表示名而已。
4、Putting it together
一般我们采用一个隐藏层,当隐藏层数量大于1时,默认所有的隐藏层结点是相同的。
下面给出训练神经网络的一般步骤:
最后用一幅图解释神经网络工作过程:
因为J-theta并不是一个凸函数,所以最后收敛的结果是一个局部最小,神经网络所求梯度就是每一次迭代的方向,最后收敛到近似等于给定的输出值y。
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