训练神经网络的一般步骤

Training a Neural Network

  • Randomly initialize the weights
  • Implement forward propagation to get hΘ?(x(i)) for any x(i)
  • Implement the cost function
  • Implement backpropagation to compute partial derivatives
  • Use gradient checking to confirm that your backpropagation works. Then disable gradient checking.
  • Use gradient descent or a built-in optimization function to minimize the cost function with the weights in theta.

训练一个神经网络

  • 随机初始化权重
  • 运用前向传播得到所有样本x(i)的hΘ?(x(i))
  • 计算损失函数
  • 运用反向传播计算偏导
  • 运用梯度检查确保梯度下降算法的正确运行,然后关闭梯度检查
  • 运用梯度下降算法或者别的优化算法优化权重以最小化损失函数

原文地址:https://www.cnblogs.com/qkloveslife/p/9873681.html

时间: 2024-11-03 01:28:53

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