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中国科学院大学_transfer learning_人脸检测算法介绍_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-27 / 浏览次数:1

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n SIgmoId(Z)*(1-SIgmoId(Z)) 问题 在一个小批量数据上的反向传播的全矩阵方法我们对于随机梯度下降的实现是对一 个小批量数据中的训练样本进行遍历。所以也可以更改反向传播算法使得它同时对 —个小批量数据中的所有样本进行梯度计算。这个想法其实就是我们可以用一个矩阵 X = [X1,X2,..., Xm],其中每列就是在小批量数据中的向量,而不是单个的输入向量,Xo 我们通过乘权重矩阵,加上对应的偏置进行前向传播,在所有地方应用S型函数。然后按 照类似的过程进行反向传播。请显式写出这种方法下的伪代码。更改network.py来实现这 个方案。这样做的好处其实利用到了现代的线性代数库。所以,这会比在小批量数据上进 行遍历要运行得更快(在我的笔记本电脑上,在MNIST分类问题上,我相较于上一章的 实现获得了 2倍的速度提升)。在实际应用中,所有靠谱的反向传播的库都是用了类似的 基于矩阵或者其变化形式来实现的。 2.8在哪种层面上,反向传播是快速的算法? 在哪种层面上,反向传播是快速的算法?为了回答这个问题,首先考虑另一个计算梯度的方 法。就当我们回到上世界50、6
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