神经网络反向传播(1)--权重和偏置值计算方式和参数更新

深度解析神经网络反向传播中的偏置参数计算
原创 已于 2022-11-14 13:17:47 修改 · 4.9k 阅读 · 16 ·
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#神经网络 #人工智能

于 2022-11-14 10:32:09 首次发布

写这篇文章是看了好多文章大家只讲了反向传播的权重计算方式，没有讲到偏置计算，查了一些解释才发现和权重计算类似，在此记录一下。

如下图4-6-4神经网络为例，我们记输入层到隐藏层权重参数和偏置参数为1：wij和bi，隐藏层到输出层的权重参数和偏置参数为2：wij和bi.

如下图所示，每个 隐藏层和输出层的节点是在激活函数计算后才输出，因此我们在反向传播中需要对激活函数也进行求导：

我们记net_o为隐藏层到输出层正向传播激活前的值，out_o为隐藏层到输出层正向传播激活后的值， net_h为输入层到隐藏层正向传播激活前的值，out_h为输入层到隐藏层正向传播激活后的值。

在反向传播中主要应用的原理为梯度下降法，在神经网络中我们使用链式求导来实现。

参数更新是通过输出的损失L来更新的，损

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