深度学习笔记(1)

最新推荐文章于 2024-03-03 12:21:46 发布
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#深度学习

本文详细解释了机器学习中iter和Epoch的概念及区别：iter是指基于一个数据块进行的一次正向传播和反向传播；而Epoch则是指使用全部训练样本完成一次完整的正向传播和反向传播的过程。此外，还介绍了交叉熵的问题以及softmax函数的作用。
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1.iter和Epoch的区别
iter是狭义的循环一次，依据算法的不同有不同的含义，在神经网络上如果使用patch进行训练，那么就会是一个patch一个iter，也就是利用一个patch进行一次前向传播和一次后向传播。
Epoch 是使用所有的训练样本集进行一次前向传播和后向传播来进行训练的。
2.交叉熵的问题
3.softmax函数就是多分类的sigmoid函数，如果某个分量大过其他所有分量，那么这个分量的概率就逼近1，其他的逼近于0

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同时，代价函数也在减小，或者说代价在减小，有时候也称为损失函数或者损失，两者是一样的。因此，为了解决这个问题，我们需要把数据分成小块，一块一块的传递给计算机，在每一步的末端更新神经网络的权重，拟合给定的数据。增大Batch_Size,所需内存容量增加（epoch的次数需要增加以达到最好的结果）这里我们发现上面两个矛盾的问题，因为当epoch增加以后同样也会导致耗时增加从而速度下降。下降的含义是代价函数的下降。迭代是重复反馈的动作，神经网络中我们希望通过迭代进行多次的训练以达到所需的目标或结果。
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