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华中科技大学_前向传播_图像识别应用_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-26 / 浏览次数:1

华中科技大学_前向传播_图像识别应用_中国AI数据

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这个概念呢,大家就可以理解为右边这个图,一次完整的计算就成为一部训练,那这个深度神经网络呢其实就通过这个训练就可以不断的更新模型参数的值。整个这个过程呢,可以大致的分为我们的强项,计算就比如说从这个input一直算到这个,我们算出这个预测的值,要通过交叉熵算出这个损失值得到这个梯度,然后这个这一部分呢就到。记住这里为止,然后通过梯度再去做梯度下降,然后通过技术下降,然后算出这个单词,然后再更新我们的模型参数,要成为这个后向传播的部分,通过前向跟互相传播,我们将一次完整的训练给做完。 那那个训练做完之后呢,我们看是这张图行就已经计算完了,因为没有新的数据进来,还没有开始下一步训练,按照刚刚的逻辑,如果变量像普通商量一样,因为没有依赖,而且把内存释放掉的话。那我们的模型参数也就无法再显示的存储在我们的这个图里面,那下一步训练开始的时候,我们又得向这个place holder,或者说像这个其他的方式去初始化我们的模型参数,那这样。每一步我们都需要去初始化模型参数,或者说需要不断的重载模型参数,那这个开销是不必要的,那所以说我们的变量会常驻在内存里面。看到嗯,他需要几个这个初始的这个参数,第
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