神经网络训练过程概述

原创 已于 2023-05-18 16:38:50 修改 · 3.3k 阅读 · 11 ·
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#神经网络 #深度学习 #机器学习

于 2023-05-16 23:27:30 首次发布
神经网络的训练包括前向传播和反向传播。前向传播计算并存储各层结果，反向传播则计算梯度以更新参数，这一过程由优化算法如SGD或Adam指导。反向传播因需保存中间结果而增加内存消耗。梯度下降法用于更新权重，学习率的选择对训练效果至关重要。

一、神经网络训练过程

  • 前向传播，计算损失
  • 反向传播，更新参数
  • 循环往复，损失最小

模型训练的过程，就是通过SGD、Adam等优化算法指导模型进行参数更新的过程

二、前向传播

  前向传播(forward propagation)的过程就是按照从输入到输出的顺序，计算和存储神经网络中每一层的结果，即中间变量。

在这里插入图片描述

网络结构与前向计算图

三、反向传播

  反向传播(Backward Propagation)的过程就是按照从输出到输入的顺序，依次计算和存储神经网络的中间变量和参数的梯度，原理是链式法则。

  反向传播过程中会重复利用前向传播中存储的中间值，以避免重复计算。因此，需要保留前向传播过程中的中间结果，这会导致模型训练比模型预测需要更多的内存(显存)。

四、梯度下降

  沿梯度下降的方向更新权重和偏置的值，沿梯度方向会增加损失函数的值，学习率为ηηη

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  学习率不能太大也不能太小，否则会出现下图所示情况：
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