社区
王国鸿的课程社区_NO_1
卷积神经网络从原理到实战
帖子详情
卷积神经网络是如何训练的
king的江鸟
2023-01-13 01:52:16
课时名称
课时知识点
卷积神经网络是如何训练的
本课时通过最简单的示例,讲解深度学习参数更新中使用到的数学知识。
...全文
110
回复
打赏
收藏
卷积神经网络是如何训练的
课时名称课时知识点卷积神经网络是如何训练的本课时通过最简单的示例,讲解深度学习参数更新中使用到的数学知识。
复制链接
扫一扫
分享
转发到动态
举报
AI
作业
写回复
配置赞助广告
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
打赏红包
卷积神经网络
的
训练
卷积神经网络
的
训练
在上一篇博客中,介绍了
卷积神经网络
的相关知识,这一节就来介绍
卷积神经网络
的相关
训练
方法。由于涉及到各种公式所以部分用手写的方式(字写得不好见谅)。 之前提到过,和全连接神经网络相比,
卷积神经网络
的
训练
要复杂一些。但是
训练
的原理是一样的: 利用链式求导计算loss函数对每个权重的偏导数(梯度),然后根据梯度下降公式更新权重。
训练
的算法仍然是BP算法。 再复习下BP算法:(这里我涉...
卷积神经网络
如何
训练
,
卷积神经网络
训练
方法
deeplearinig就是神经网络的一类,就是解决的
训练
问题的深层神经网络,所以你这问题“深度学习会代替神经网络‘就不对,BP么,BP有自己的优势,也是很成熟的算法,做手写识别等等效果已经商用化了,不会被轻易替代。权重共享将
卷积神经网络
和其它包含局部连接结构的神经网络相区分,后者虽然使用了稀疏连接,但不同连接的权重是不同的。
卷积神经网络
的稀疏连接具有正则化的效果,提高了网络结构的稳定性和泛化能力,避免过度拟合,同时,稀疏连接减少了权重参数的总量,有利于神经网络的快速学习,和在计算时减少内存开销。...
卷积神经网络
的
训练
过程
卷积神经网络
的
训练
过程分为两个阶段。第一个阶段是数据由低层次向高层次传播的阶段,即前向传播阶段。另外一个阶段是,当前向传播得出的结果与预期不相符时,将误差从高层次向底层次进行传播
训练
的阶段,即反向传播阶段。
训练
过程如图4-1所示。
训练
过程为: 1、网络进行权值的初始化; 2、输入数据经过卷积层、下采样层、全连接层的向前传播得到输出值; 3、求出网络的输出值与目标值之间的误差; 4、当...
卷积神经网络
学习——第二部分:
卷积神经网络
训练
的基本流程
卷积神经网络
学习——第二部分:
卷积神经网络
训练
的基本流程 一、序言二、
训练
流程1、数据集引入2、构建网络(1)四层
卷积神经网络
(2)两层全连接层网络 3、模型
训练
4、模型评估 三、总结 一、序言 本文承接第一部分,基于对
卷积神经网络
网络组成的认识,开始学习如何去使用
卷积神经网络
进行对应的
训练
。模型评估作为优化部分,我们将放在第三个部分中再好好讲他的作用以及意义~ ...
卷积神经网络
的
训练
方法(详解)
卷积神经网络
的
训练
方法 记号
卷积神经网络
的前向传播 损失函数
卷积神经网络
的
训练
王国鸿的课程社区_NO_1
1
社区成员
26
社区内容
发帖
与我相关
我的任务
王国鸿的课程社区_NO_1
like wind,be like wind
复制链接
扫一扫
分享
社区描述
like wind,be like wind
社区管理员
加入社区
获取链接或二维码
近7日
近30日
至今
加载中
查看更多榜单
社区公告
暂无公告
试试用AI创作助手写篇文章吧
+ 用AI写文章