反向傳播算法推導
一、MSE 損失函數推導 前向傳播過程： 梯度反向傳播公式推導： 定義殘差： 則 殘差推導如下： 對於最后一層： 廣義上，左邊項（-（···））是定義的損失函數對其輸入（即最后一層神經元值）的導數，右項是sigmoind求導，這兩項都是 ...
原文：反向傳播算法數學推導
雖然數學不是那么好，但還是要對這個經典算法真正推導一遍心里才安穩。 主要參考資料:ufldl 開始：首先要明確，反向傳播算法，是為了計算loss相對於w,b的偏導數，以此來更新每次學習的 ,b，是一個巧妙地計算方法。 首先定義loss函數： 乍一看，這怎么求關於每個權值的偏導數呢 別急，反向傳播算法的一個巧妙之處就是沒有直接去定義loss相對於 ， 的偏導數，而是先定義了一個殘差的概念 以下直接上 ...
2017-02-25 23:03 1 1257 推薦指數：
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