神经网络梯度下降优化参数

损失函数

神经网络的最终目的就是最小化损失函数的过程,损失函数越小,证明模型的预测值就越接近真实值。

梯度下降算法

为了最优化损失函数,开发了梯度下降算法,这里的梯度就是高等数学中的梯度。

误差反向传播算法

前向传播介绍

参数解释:这里的神经元阈值跟生物学中的神经兴奋类似,达到阈值以后就输出。连接权重表明了不同变量对于最终的输出结果的影响程度的不同。

  • 首先用输入参数和连接权重的乘积减去阈值获得隐藏层值
  • 用隐藏层值和连接权重的乘积减去阈值获得真实输出
  • 计算真实值和预期值之间的误差

反向传播优化

  • 根据前向传播可以知道待优化的参数有权重和阈值两个参数
  • 优化过程涉及学习率这个概念,简单理解就是在进行梯度下降算法的时候每一次迭代过程中下降的幅度,下降幅度过大就会导致过拟合,下降幅度太小会导致很长时间都没法拟合到最优解。
相关推荐
vocal15 分钟前
谷歌第七版Prompt Engineering—第一部分
人工智能
MonkeyKing_sunyuhua16 分钟前
5.6 Microsoft Semantic Kernel:专注于将LLM集成到现有应用中的框架
人工智能·microsoft·agent
arbboter24 分钟前
【AI插件开发】Notepad++ AI插件开发1.0发布和使用说明
人工智能·大模型·notepad++·ai助手·ai插件·aicoder·notepad++插件开发
BB_CC_DD24 分钟前
四. 以Annoy算法建树的方式聚类清洗图像数据集,一次建树,无限次聚类搜索,提升聚类搜索效率。(附完整代码)
深度学习·算法·聚类
IT_Octopus36 分钟前
AI工程pytorch小白TorchServe部署模型服务
人工智能·pytorch·python
果冻人工智能41 分钟前
AI军备竞赛:我们是不是正在造一个无法控制的神?
人工智能
暴龙胡乱写博客1 小时前
OpenCV---图像预处理(四)
人工智能·opencv·计算机视觉
程序员辣条1 小时前
深度测评 RAG 应用评估框架:指标最全面的 RAGas
人工智能·程序员
curdcv_po1 小时前
字节跳动Trae:一款革命性的免费AI编程工具完全评测
人工智能·trae
程序员辣条1 小时前
为什么需要提示词工程?什么是提示词工程(prompt engineering)?为什么需要提示词工程?收藏我这一篇就够了!
人工智能·程序员·产品经理