回想一下,具有一个隐藏层的简单网络的参数,其计算图如图 5.3.1所示,是 W(1)和W(2). 反向传播的目的是计算梯度 ∂J/∂W(1)和 ∂J/∂W(2). 为此,我们应用链式法则并依次计算每个中间变量和参数的梯度。计算的顺序相对于前向传播中执行的顺序是相反的,因为我们需要从计算图的结果开始并朝着参数的方...
可见,模型训练的重点过程就两点:前向传播和反向传播,而其中前向传播就是一系列的矩阵+激活函数等的组合运算,比较简单直观;反向传播就稍显复杂了,如果我们不用深度学习框架,单纯的使用numpy也是可以完成大多数的模型训练,因为模型的训练本质上也就是一系列的矩阵运算,不过我们需要自己写方法以进行复杂的梯度计算和更新。
预计计算需要多长时间? 解:想计算二阶导数,首先,必须保留反向传播的中间值,设置.backward(retain_graph=True);然后,使用自动求导torch.autograd.grad()计算二阶导数,需要设置create_graph=True,即在计算完梯度后保留计算图以便进行高阶导数计算。计算二阶导数的时间开销更大,假设仍采用Fashion-MNIST数据集,和本节...
可以看到,图中箭头⽅向⼤多是向右和向上,其中⽅框代表变量,圆圈代表运算符,箭头表示从输⼊到输出之间的依赖关系。 二、反向传播 反向传播指的是计算神经⽹络参数梯度的⽅法。总的来说,反向传播依据微积分中的链式法则,沿着从输出层到输⼊层的顺序,依次计算并存储⽬标函数有关神经⽹络各层的中间变...
反向传播指的是计算神经网络参数梯度的方法。简言之,该方法根据微积分中的链式规则,按相反的顺序从输出层到输入层遍历网络。该算法存储了计算某些参数梯度时所需的任何中间变量(偏导数)。假设我们有函数𝖸=𝑓(𝖷)Y=f(X)和𝖹=𝑔(𝖸)Z=g(Y),其中输入和输出𝖷,𝖸,𝖹X,Y,Z是任意形状的张量。
在实现中,我们只提供了模型的正向传播的(forward propagation)计算,即对于输入计算模型输出,然后通过autograd模块来调用系统自动生成的bachward函数来计算梯度。本节将使用数学和计算图(computational graph)两个方式来描述正向传播和反向传播。具体来说,我们将以带L2范数正则化的含单隐藏层感知机为样例模型解释正向和反向...
图4.7.1 前向传播的计算图 反向传播(backward propagation或backpropagation)指的是计算神经网络参数梯度的方法。 简言之,该方法根据微积分中的链式规则,按相反的顺序从输出层到输入层遍历网络。 该算法存储了计算某些参数梯度时所需的任何中间变量(偏导数)。 假设我们有函数\(\mathsf{Y}=f(\mathsf{X})\)和\(...
在学神经网络,我们经常会听到正向传播和反向传播。那么这两个名词代表什么呢?其实很简单,如下图。 假设代价方程J=3(a+bc),我们设u=bc,v=a+u,J=3v。 图中黑色箭头的方向就代表了正向传播。当我们有了a,b,c的值时,不断的代入值最后得出代价方程的值。
深度学习之正向传播、反向传播和计算图——2020.3.1 正向传播是指对神经⽹络沿着从输⼊层到输出层的顺序，依次计算并存储模型的中间变量（包括输出）。为简单起⻅，假设输⼊是⼀个特征为 x ∈R d 的样本，且不考虑偏差项，那么中间变量:z =W (1)x 其中 W (1)∈R h ×d 是隐藏层的权重...
文章目录1Dropout概述2实践中的dropout2.1从零开始实现2.2定义模型参数2.3定义模型2.4训练和测试2.5简洁代码3正向传播、反向传播和计算图3.1正向传播计算图3.2反向传播4总结5代码解析 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 登录后即可复制 1 Dropout概述