然后,在网络的反向传播过程中回传相关误差,使用梯度下降更新权重值,通过计算误差函数E相对于权重参数W的梯度,在损失函数梯度的相反方向上更新权重参数。 图1:权重更新方向与梯度方向相反 图1显示了权重更新过程与梯度矢量误差的方向相反,其中U形曲线为梯度。要注意到,当权重值W太小或太大时,会存在较大的误差,需要...
图1显示了权重更新过程与梯度矢量误差的方向相反,其中U形曲线为梯度。要注意到,当权重值W太小或太大时,会存在较大的误差,需要更新和优化权重,使其转化为合适值,所以我们试图在与梯度相反的方向找到一个局部最优值。 梯度下降的变体 传统的批量梯度下降将计算整个数据集梯度,但只会进行一次更新,因此在处理大型数据...
然后,在网络的反向传播过程中回传相关误差,使用梯度下降更新权重值,通过计算误差函数E相对于权重参数W的梯度,在损失函数梯度的相反方向上更新权重参数。 图1:权重更新方向与梯度方向相反 图1显示了权重更新过程与梯度矢量误差的方向相反,其中U形曲线为梯度。要注意到,当权重值W太小或太大时,会存在较大的误差,需要...
然后,在网络的反向传播过程中回传相关误差,使用梯度下降更新权重值,通过计算误差函数E相对于权重参数W的梯度,在损失函数梯度的相反方向上更新权重参数。 图1:权重更新方向与梯度方向相反 图1显示了权重更新过程与梯度矢量误差的方向相反,其中U形曲线为梯度。要注意到,当权重值W太小或太大时,会存在较大的误差,需要...
2)还可以使用最新的深层学习库中通用的矩阵优化方法,使计算小批量数据的梯度更加高效。 3)通常来说,小批量样本的大小范围是从50到256,可以根据实际问题而有所不同。 4)在训练神经网络时,通常都会选择小批量梯度下降算法。 这种方法有时候还是被成为SGD。