神经网络笔记
来源:互联网 发布:mysql 一小时之前 编辑:程序博客网 时间:2024/06/07 05:42
神经网络分类的costFunction
与逻辑回归类似, 只是将多分类k个误差加了上去。
要注意的是, 对于
backpropagation
1.前向传播
2.反向传播
通过计算最后一层输出的值与真实的误差,可以逐层反向的推导出各个层的误差,其中激活函数的导数为a(1-a)
梯度检验
利用双侧差分对梯度下降的算法进行比较
随机初始化权重
否则会导致权重相同,学习不到应有的特征
训练神经网络的过程
- 随机初始化权重
- 通过前向反馈计算每个样本的输出
- 计算损失函数
- 计算损失函数的偏导
- 梯度检查
- 利用优化算法最小化cost函数
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