Gradient Descent和Back propagation在做什么？

最新推荐文章于 2022-04-10 18:51:16 发布
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分类专栏： Machine Learning 文章标签： 人工智能
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本文介绍了Gradient Descent和Back Propagation在神经网络训练中的作用。Gradient Descent通过计算损失函数的梯度来更新参数，而Back Propagation是一种高效计算梯度的算法，利用链式法则。在训练神经网络时，损失函数衡量预测值与真实值的差距，通过梯度下降寻找损失函数的最小值，以调整权重和偏置。反向传播用于计算大规模参数的梯度，有效降低了计算复杂度。

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Gradient Descent梯度下降

实际上你要用一个Gradient Descent的方法来train一个neural network的话你应该要怎么做？

到底实际上在train neural network的时候Back propagation这个algorithm到底是怎么运作的？这个Back propagation是怎么样 neural network training比较有效率的？

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Gradient Descent这个方法就是：假设你的network有一大堆参数，一堆w一堆b，先选择一个初始的参数\Theta ^{0}然后计算这个\Theta ^{0}对你的loss function的Gradient即\triangledown L(\Theta )，也就是计算每一个network

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