代码实践：全连接层、损失层的前向传播

轩辕十四 2023-01-12 23:40:43

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2. **构建模型**：定义CNN架构，包括卷积层、池化层、全连接层以及损失函数和优化器。 3. **训练模型**：使用训练集对模型进行训练，通过反向传播更新权重。 4. **验证与测试**：在验证集和测试集上评估模型性能，...

在深度学习领域，全连接层（Fully Connected Layer）是构成神经网络的基本单元之一。自从神经网络在20世纪80年代兴起以来，全连接层一直是神经网络的核心组成部分。它使得神经网络能够学习复杂的非线性关系，从而在...

import h5py import matplotlib . pyplot as plt ...#list_classes表示是种类，train_set_x表示训练的数据集,train_set_y...#5前向计算 iterations代表反向传播更新的次数 iterations = 500 #设置学习率 ...

输入层：接收数据特征向量（例如，长度为 10 的向量）。隐藏层：通过一个全连接层将输入进行非线性映射，通常会使用激活函数（如 ReLU）来增加模型的表达能力...前向传播：数据通过层层传递得到输出。损失函数与优化。

大语言模型原理与工程实践：残差连接与层归一化作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：大语言模型 (Large Language Models), 残差连接 (Residual Connections), 层归一...

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