深度学习神经网络的正向传播（一）

最新推荐文章于 2025-12-03 09:31:24 发布
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#深度学习 #神经网络 #人工智能

本文详细介绍了深度学习中图像分类任务的处理步骤，包括权重初始化、得分计算、差异放大、softmax归一化以及损失函数的计算。通过使用ex函数扩大得分差异，并应用softmax进行归一化，确保概率分布。接着，利用损失函数计算误差，并通过反向传播更新权重参数，以优化模型性能。该流程是深度学习模型训练的基础，对于理解和实现图像分类至关重要。

文章目录

方法

先计算得分，再进行放大差异，最后进行归一化处理
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  • 得分的计算，通过权重矩阵与各个像素的乘进行计算。
  • 扩大差异， 通过ex函数
    在这里插入图片描述
  • 最后进行softmax 的函数进行归一化
  • 在这里插入图片描述

损失函数的计算

  • 通过正确的分类与每个错误的分类之差 + 1 取最大 最后再求平均，就可以求得每个图片的错误分类得分
  • 公式，正为权重参数算出的得分
  • 在这里插入图片描述
  • softmax函数
    - 在这里插入图片描述

常规流程整理

得到任务，将一张图分为三个类别， 猫狗猪

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随机初始化权重参数

  • 例如图像大小为32*32
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计算得分后，进行扩大差异

  • 利用e^x函数
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    比如得分为，12， 32， 2
    扩大后
    28， 322， 4

归一化处理

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进行损失函数计算

  • loss = -logx
    在这里插入图片描述
  • 加-号因为得出的都是负数，在y轴的下半部分

反向更新权重参数

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