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从这里的分析我们也会发现,其实log本身就对pt有一定的”focus“效果,CE曲线对应的损失和梯度也是在pt小时更大,pt大时更小,只不过效果没有FL那么明显罢了。 要从数学上严谨的证明也不是什么难事,若该函数是单调的,在loss-pt平面上取(0,loss0)和(1,0)两点的连线,若开始时函数的斜率大于此直线的斜率,后面就...
b2 = parameters['b2']# 通过前向传播来计算a2z1 = np.dot(w1, X) + b1# 这个地方需注意矩阵加法:虽然(w1*X)和b1的维度不同,但可以相加a1 = np.tanh(z1)# 使用tanh作为第一层的激活函数z2 = np.dot(w2, a1) + b2# exp = np.exp(z2)# sum_exp = np.sum(np.exp(z2), axis=0, ke...
自定义损失函数在反向传播时变为零可能是由于以下几个原因造成的: 基础概念 损失函数(Loss Function)是用来衡量模型预测值与实际值之间的差距。在机器学习和深度学习中,反向传播算法用于计算损失函数相对于模型参数的梯度,进而更新这些参数以最小化损失。 可能的原因 梯度消失:当损失函数的导数在某些点非常小或者为...
首先设置反向传播迭代次数,在每次迭代中,根据下图公式,迭代更新所有参数。 反向传播(使用梯度下降法,使损失函数最小) 代码示例: importtensorflow as tf#w的初始值为5,设置为可训练w = tf.Variable(tf.constant(5, dtype=tf.float32))#学习率为0.2lr = 0.2#数据集喂入神经网络30次epoch = 30#数据集级别的...
VI . 反向传播 过程 VII . 损失函数 简介 VIII . 损失函数 IX . 损失函数 举例 X . 损失函数 优化过程 I . 向后传播误差 简介 1 . 后向传播误差 :计算每层每个单元的误差 , 根据该误差更新 权值 和 偏置 设置 ; 2 . 计算误差的目的 :使用计算出来的误差 , 更新单元连接的 权值 , 和 单元 本身的...
损失函数和梯度反向传播【5/5】【Standord深度学习&NLP第4课】点赞(0) 踩踩(0) 反馈 访问所需:1 积分 访问第三方平台链接 访问申明(访问视为同意此申明) 1.在网站平台的任何操作视为已阅读和同意网站底部的版权及免责申明 2.部分网络用户分享TXT文件内容为网盘地址有可能会失效(此类多为视频教程,如发生失效...
使用交叉熵误差作为softmax 函数的损失函数后,反向传播得到(y1 − t1, y2 − t2, y3 − t3)这样“ 漂亮”的结果。 实际上,这样“漂亮”的结果并不是偶然的,而是为了得到这样的结果,特意设计了交叉熵误差函数。 回归问题中输出层使用“恒等函数”,损失函数使用“平方和误差”,也是出于同样的理由。
A. 输入数据和权重 B. 输出数据和权重 C. 输入数据、输出数据和权重 D. 损失函数和权重 相关知识点: 试题来源: 解析 C。解析:在反向传播中,计算损失函数对权重的梯度需要用到输入数据、输出数据和权重。通过链式法则,从输出层开始逐步向前计算梯度,最终得到损失函数对每个权重的梯度。反馈...