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coursera_多元线性回归_cifar100与vgg13实战_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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们将在后面的章节中看到的那样的深层网络环境中,局部极小值非常频繁。一种简单的解释方法是考虑相同的输入可以经过许多不同的路径到达输出,从而产生相同的结果。幸运的是,有论文表明,所有这些最小值在损失方面都非常接近,并且它们确实比全球最低水平差很多。 到目前为止,我们尚未在此处显式计算任何导数,因为我们不必这样做。TensorfloW包含方法tf.gradients以符号方式计算指定图步的梯度并将其输出为张量。我们甚至不需要手动调用,因为它还包括梯度下降算法的实现等。这就是为什么我们提出了有关如何工作的高级公式,而无需我们深入了解实现细节和数学原理。 我们将通过反向传播进行介绍。这是用于有效地计算计算图中的梯度的技术。 让我们假设一个真正简单的网络,一个输入,一个输出,以及两个隐藏层和一个神经元。隐藏的和输出的神经元都将是S型的,并且损失将使用交叉熵来计算。这样的网络应如下所示: 让我们将L 1定义为第一个隐藏层的输出,L 2定义为第二个层的输出,L 3定义为网络的最终输出: LI =乙状结肠(Wi.x) L2 =乙状结肠(W2 ^ L1) L3 =乙状结肠(W3.L2) 最
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