BP算法

作者: 陈继科 | 来源:发表于2017-01-09 16:54 被阅读86次

假设我们知道网络输出和实际输出之间的区别,我们怎样调整网络参数使他们接近
一种代价函数形式

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一种weight decay代价函数形式

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参数如何初始化实际上是一个problem,后面会有相应讨论,这里简单的以高斯分布讨论。

修正参数的原理,只要间隔取得小,就能收敛。虽然这是非凸函数,会收敛到局部最小值,但是事实证明结果是好的。

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所以这个梯度的求法就很关键了,这里上BP(反向传播算法)

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重点来了——BP计算步骤##

1.先前向传播,this is easy
2.然后计算最后一层整体的偏差量

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3.从后往前逐层计算前一层的偏差量

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4.最后由每一层的偏差量计算W与b的梯度,此即为更新时需要用到的值

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Some trick
如何保证计算出的梯度是正确的——梯度检查

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