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深蓝学院_tensorflow_对抗生成网络工作原理_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-27 / 浏览次数:1

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上一章中描述的那样。所以我们看到 其实计算规范化的代价函数的梯度是很简单的:仅仅需要反向传播,然后加上λW得到所有权 重的偏导数。而偏置的偏导数就不要变化,所以偏置的梯度下降学习规则不会发生变化: (90) 权重的学习规则就变成: (91) (92) 这正和通常的梯度下降学习规则相同,除了通过一个因子1 - ηλ重新调整了权重WO这种调 整有时被称为权重衰减,因为它使得权重变小。粗看,这样会导致权重会不断下降到0。但是实 际不是这样的,因为如果在原始代价函数中造成下降的话其他的项可能会让权重增加。 好的,这就是梯度下降工作的原理。那么随机梯度下降呢?正如在没有规范化的随机梯度下 降中,我们可以通过平均m个训练样本的小批量数据来估计ICo∕Iw0因此,为了随机梯度下 降的规范化学习规则就变成(参考方程(20)) (93) 其中后面一项是在训练样本的小批量数据X上进行的,而CX是对每个训练样本的(无规范化的) 代价。这其实和之前通常的随机梯度下降的规则是一样的,除了有一个权重下降的因子1- ηλo 最后,为了完整,我绐出偏置的规范化的学习规则。这当然是和我们之前的非规范化的情
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