机器学习 : 训练过程

文章目录

    • 概要
    • 流程
      • [1 . 前向传播](#1 . 前向传播)
      • [2 . 计算损失](#2 . 计算损失)
      • [3 . 后向传播](#3 . 后向传播)
      • [4 . 梯度下降](#4 . 梯度下降)
    • 技术名词解释
    • 小结

【全文大纲】 : https://blog.csdn.net/Engineer_LU/article/details/135149485


概要

主要思想拟合数据

流程

1 . 前向传播

y = func * (wx+b)

2 . 计算损失

y - Y

3 . 后向传播

根据链式法则往前推

4 . 梯度下降

新参数 = 旧参数 - 学习率 * 偏导

技术名词解释

  • 梯度下降 :通过迭代可以找到局部极小值
  • 学习率 :每次训练的跨越步长
  • 偏导 :由于多元函数,所以对其中变量求偏导来给梯度下降算法运算
  • 链式法则 : 求导偏导中的一种链式规律, 通过一层偏导数可以解出相邻偏导

小结

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机器学习训练过程原理如上,具体还得算力加持多样本训练得出预期模型

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