反向传播
将输入值与参数用向量的形式表示,神经网络可以简化为:
损失函数为:
反向传播:
损失函数的梯度即为损失函数对参数的偏导数,这一运用链式法则求导的过程,是从后往前反向进行的,所以称这个过程为反向传播。
梯度为:
标签:函数,梯度,损失,传播,参数,反向 From: https://www.cnblogs.com/dxmstudy/p/17432648.html
将输入值与参数用向量的形式表示,神经网络可以简化为:
损失函数为:
反向传播:
损失函数的梯度即为损失函数对参数的偏导数,这一运用链式法则求导的过程,是从后往前反向进行的,所以称这个过程为反向传播。
梯度为:
标签:函数,梯度,损失,传播,参数,反向 From: https://www.cnblogs.com/dxmstudy/p/17432648.html