神经网络中自定义LOSS的BP计算

最新推荐文章于 2024-12-17 09:08:35 发布
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先回顾一下高数当中学的链式法则

这里写图片描述

然后BP的想法就是不断的用链式法则，直到链到能看到被导的未知数为止.
如下图，就是直到链到一个表达式中含有要求的被导变量
比如求dJ/dwi
那就一直链式法则下去，直到能看到zi=wi*yi-1+bi为止，因为到这里对dzi/dwi的导数直接就可求得为yi-1，而之前链式过程中所要求的导数在上一layer已经算的，所以可以BP从后往前算导数。
具体求解就如下图所示。
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神经网络的优化（0）----损失函数 loss
liupc的学习笔记
03-05 1427
一、均方误差损失函数 点击此处返回总目录 二、自定义损失函数 三、交叉熵损失函数 损失函数loss 就...
机器学习领域的两个名词 ~~BP神经网络~~ & ~~sotfmax loss~~
yusisc的博客
08-09 332
BP神经网络 我听人说过BP神经网络 、一般的BP神经网络，我还听过前馈神经网络。我感觉他们说的是同一个东西，也就是那种多层全连接的神经网络。不过，不同的名字里面，“向前”是他，“向后”也是他。这个让人有点困惑。我去搜索了一下 back propagation neural network。从搜索的结果看来，在英文世界里，BP神经网络 这么一个东西，至少不是一个广泛使用的概念。 我的观点是：B...
神经网络的损失函数
A_fearless_engineer的博客
10-10 1576
损失函数，均方误差，交叉熵
深度学习--TensorFlow（4）BP神经网络（损失函数、梯度下降、常用激活函数、梯度消失&&梯度爆炸）
great_yzl的博客
10-09 9999
一、概念与定义 BP神经网络：是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。 BP 算法的基本思想：学习过程由信号的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。 正向传播：把样本的特征从输入层进行输入，信号经过各个隐藏层逐层处理后，最后从输出层传出。 反向传播：对于网络的实际输出与期望输出之间的误差，把误差信号从最后一层逐层反传，从而获得各个层的误差学习信号，再根据误差学习信号来修正各个层神经元的权值。 周而复始地进行，权值不断调整的过程，就是神经网学习训练的过程。 ...
神经网络loss
Hello World
08-12 3676
loss function smooth L1 loss 公式如下： f(x)={(σx)2/2,|x|−0.5/σ2,if x<1/σ2otherwisef(x)={(σx)2/2,if x<1/σ2|x|−0.5/σ2,otherwise\begin{split}f(x) = \begin{cases} (\sigma x)^2/2,& \tex...
bp神经网络 损失函数,bp神经网络参数优化
神经网络爱好者
08-06 2463
图8.11中，X=(x1，…将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有神经元，获得各层的误差信号，用它们可以对各层的神经元的权值进行调整(关于如何修改权值参见韩立群著作[8])，循环不断地利用输入输出样本集进行权值调整，以使所有输入样本的输出误差都减小到满意的精度。对于地球物理反问题，如果把观测数据当作输入数据，模型参数当作输出数据，事先在模型空间随机产生大量样本进行正演计算，获得对应的观测数据样本，利用它们对BP网络进行训练，则训练好的网络就相当于是地球物理数据方程的反函数。.
BP神经网络对小样本数据的处理方式
最新发布
梵心白莲的博客
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本文深入探讨了 BP 神经网络在面对小样本数据时的处理方式。小样本数据在许多实际应用场景中较为常见，如医学罕见病研究、特殊材料性能测试等领域。由于样本数量有限，传统的 BP 神经网络训练方法可能面临过拟合、泛化能力差等问题。本文详细阐述了针对小样本数据的多种数据增强技术、网络结构优化策略以及正则化方法，并通过丰富的代码示例展示其实现过程，旨在为处理小样本数据的神经网络应用提供全面且实用的技术参考。
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首先，我们需要导入必要的库，如`numpy`用于数值计算，`matplotlib.pyplot`用于绘制图表，以及可能的神经网络库，如`sklearn`或自定义的神经网络实现。 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as ...
特征提取+BP神经网络，实现对图像的分类
t18438605018的博客
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