反向传播法其实是神经网络的基础了,但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题,或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了,其实不难,就是一个链式求导法则反复用。如果不想看公式,可以直接把数值带进去,实际的计算一下,体会一下这个过程之后再来推导公式,这样就会觉得很容易了。反向传播:用总误差()对某一个参数求导,...
那么我们就一开始对输入的数据做归一化。原因:从正向传播的角度去考虑:在神经网络中,我们一般是一批次一批次进行训练,如果不同批次数据之间数据分布差异较大,网络刚刚学完上一个批次,又去学下一个批次,那么参数学习的波动就会大。由图象可以看出,数据分布状况经过一层层tanh隐层的传递,最后方差...