神经网络反向传播算法的推导
来源:互联网 发布:ip地址切换软件 编辑:程序博客网 时间:2024/06/06 18:33
神经网络反向传播算法的推导
推导如下
其中考虑了代价函数
其中激活函数没有具体带入,可以是
另外关于交叉熵,再最下面有一个小的说明。
交叉熵可在神经网络(机器学习)中作为损失函数,p表示真实标记的分布,q则为训练后的模型的预测标记分布(注意q为
交叉熵作为损失函数还有一个好处是使用sigmoid函数在梯度下降时能避免均方误差损失函数学习速率降低的问题,因为学习速率可以被输出的误差所控制。
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