平淡煎饼

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2年10月17天

Python数据分析与可视化-

对一个可微函数来说,理论上可以用解析法找到他的最小值:函数最小值就是导数为0的点。这一方法可以用在神经网络上,就是解析出最小损失函数所对应的所有权重值。可以使用以下步骤,沿着梯度的反方向更新权重,损失每次都会变小一点1)抽取训练样本x和对应目标y组成的数据批量2)在x上运行网络,得到预测值y_pred3)计算网络在这批数据上的损失,用于衡量y_pred和y之间的距离4)计算损失相对于网络参数的梯度(一次反向传播(backward pass))5)将参数沿着梯度的反方向移动一点,比如w

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