
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,我們通常使用反向傳播算法來訓(xùn)練模型。該算法的目的是通過計(jì)算誤差函數(shù)關(guān)于參數(shù)梯度來更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù),以最小化誤差。 在一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)總loss=loss1+loss2的情況下,我們需要確定如何反向傳播和更新loss1。
在反向傳播過程中,我們需要計(jì)算每個(gè)參數(shù)關(guān)于總loss的偏導(dǎo)數(shù),即梯度。對(duì)于總loss=loss1+loss2,我們可以將其拆分為兩個(gè)部分,分別計(jì)算每個(gè)loss的梯度。
對(duì)于loss1,我們可以根據(jù)鏈?zhǔn)椒▌t計(jì)算其梯度。假設(shè)L表示總loss,f表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出,y表示標(biāo)簽值,則有:
$$ frac{partial L}{partial w} = frac{partial L}{partial f} cdot frac{partial f}{partial w} $$
其中,w表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù),可以是權(quán)重或偏置項(xiàng)。對(duì)于loss2也可以按照上述方法計(jì)算梯度。
獲得了梯度之后,我們需要進(jìn)行反向傳播。反向傳播是指將誤差從輸出層反向傳遞到輸入層,計(jì)算每個(gè)參數(shù)的梯度并更新它們。
對(duì)于網(wǎng)絡(luò)總loss=loss1+loss2的情況,我們需要分別反向傳播loss1和loss2。 對(duì)于loss1,我們可以將其梯度傳遞回網(wǎng)絡(luò)中,并使用梯度下降法對(duì)相應(yīng)的參數(shù)進(jìn)行更新。類似地,我們可以反向傳播loss2,并更新相應(yīng)的參數(shù)。
在更新完所有參數(shù)之后,我們需要考慮如何使用優(yōu)化器進(jìn)一步調(diào)整參數(shù)。優(yōu)化器是一種用于自動(dòng)調(diào)整超參數(shù)以提高模型性能的工具。
常用的優(yōu)化器包括隨機(jī)梯度下降(SGD)、Adam、Adagrad等。這些優(yōu)化器可以根據(jù)梯度大小自動(dòng)調(diào)整學(xué)習(xí)率,并采用不同的策略來更新參數(shù)。
在完成前面三個(gè)步驟之后,我們就可以開始訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)了。在每個(gè)epoch中,我們會(huì)使用不同的數(shù)據(jù)集批次來計(jì)算總loss和各個(gè)loss的梯度,然后更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。
在訓(xùn)練過程中,我們需要注意一些問題,例如過擬合、欠擬合、學(xué)習(xí)速率等。過擬合是指模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好,但在測(cè)試集上表現(xiàn)較差。欠擬合是指模型無法擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)。學(xué)習(xí)速率是指模型在每次更新時(shí)調(diào)整權(quán)重的幅度。
為了解決這些問題,我們可以采用正則化、dropout等技術(shù)來防止過擬合;增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量來避免欠擬合;根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果調(diào)整學(xué)習(xí)速率等。
總結(jié)起來,當(dāng)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的總loss=loss1+loss2時(shí),我們需要計(jì)算每個(gè)loss的梯度,并進(jìn)行反向傳播和參數(shù)更新。在訓(xùn)練過程中,我們需要注意一些問題,并采用不同的技術(shù)和優(yōu)化器來提高模型的性能。
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
LSTM 模型輸入長(zhǎng)度選擇技巧:提升序列建模效能的關(guān)鍵? 在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)家族中,長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)憑借其解決長(zhǎng)序列 ...
2025-07-11CDA 數(shù)據(jù)分析師報(bào)考條件詳解與準(zhǔn)備指南? ? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的時(shí)代浪潮下,CDA 數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證愈發(fā)受到矚目,成為眾多有志投身數(shù) ...
2025-07-11數(shù)據(jù)透視表中兩列相乘合計(jì)的實(shí)用指南? 在數(shù)據(jù)分析的日常工作中,數(shù)據(jù)透視表憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)匯總和分析功能,成為了 Excel 用戶 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我們誠摯通知您,CDA Level I和 Level II考試大綱將于 2025年7月25日 實(shí)施重大更新。 此次更新旨在確保認(rèn) ...
2025-07-10BI 大數(shù)據(jù)分析師:連接數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的價(jià)值轉(zhuǎn)化者? ? 在大數(shù)據(jù)與商業(yè)智能(Business Intelligence,簡(jiǎn)稱 BI)深度融合的時(shí)代,BI ...
2025-07-10SQL 在預(yù)測(cè)分析中的應(yīng)用:從數(shù)據(jù)查詢到趨勢(shì)預(yù)判? ? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的時(shí)代,預(yù)測(cè)分析作為挖掘數(shù)據(jù)潛在價(jià)值的核心手段,正被廣泛 ...
2025-07-10數(shù)據(jù)查詢結(jié)束后:分析師的收尾工作與價(jià)值深化? ? 在數(shù)據(jù)分析的全流程中,“query end”(查詢結(jié)束)并非工作的終點(diǎn),而是將數(shù) ...
2025-07-10CDA 數(shù)據(jù)分析師考試:從報(bào)考到取證的全攻略? 在數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展的今天,數(shù)據(jù)分析師已成為各行業(yè)爭(zhēng)搶的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干貨】單樣本趨勢(shì)性檢驗(yàn):捕捉數(shù)據(jù)背后的時(shí)間軌跡? 在數(shù)據(jù)分析的版圖中,單樣本趨勢(shì)性檢驗(yàn)如同一位耐心的偵探,專注于從單 ...
2025-07-09year_month數(shù)據(jù)類型:時(shí)間維度的精準(zhǔn)切片? ? 在數(shù)據(jù)的世界里,時(shí)間是最不可或缺的維度之一,而year_month數(shù)據(jù)類型就像一把精準(zhǔn) ...
2025-07-09CDA 備考干貨:Python 在數(shù)據(jù)分析中的核心應(yīng)用與實(shí)戰(zhàn)技巧? ? 在 CDA 數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試中,Python 作為數(shù)據(jù)處理與分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 檢驗(yàn):數(shù)據(jù)趨勢(shì)與突變分析的有力工具? ? ? 在數(shù)據(jù)分析的廣袤領(lǐng)域中,準(zhǔn)確捕捉數(shù)據(jù)的趨勢(shì)變化以及識(shí)別 ...
2025-07-08備戰(zhàn) CDA 數(shù)據(jù)分析師考試:需要多久?如何規(guī)劃? CDA(Certified Data Analyst)數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證作為國(guó)內(nèi)權(quán)威的數(shù)據(jù)分析能力認(rèn)證 ...
2025-07-08LSTM 輸出不確定的成因、影響與應(yīng)對(duì)策略? 長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的一種變體,憑借獨(dú)特的門控機(jī)制,在 ...
2025-07-07統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)中的深度應(yīng)用? 市場(chǎng)調(diào)研是企業(yè)洞察市場(chǎng)動(dòng)態(tài)、了解消費(fèi)者需求的重要途徑,而統(tǒng)計(jì)學(xué)方法則是市場(chǎng)調(diào)研數(shù) ...
2025-07-07CDA數(shù)據(jù)分析師證書考試全攻略? 在數(shù)字化浪潮席卷全球的當(dāng)下,數(shù)據(jù)已成為企業(yè)決策、行業(yè)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力,數(shù)據(jù)分析師也因此成為 ...
2025-07-07剖析 CDA 數(shù)據(jù)分析師考試題型:解鎖高效備考與答題策略? CDA(Certified Data Analyst)數(shù)據(jù)分析師考試作為衡量數(shù)據(jù)專業(yè)能力的 ...
2025-07-04SQL Server 字符串截取轉(zhuǎn)日期:解鎖數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技能? 在數(shù)據(jù)處理與分析工作中,數(shù)據(jù)格式的規(guī)范性是保證后續(xù)分析準(zhǔn)確性的基礎(chǔ) ...
2025-07-04CDA 數(shù)據(jù)分析師視角:從數(shù)據(jù)迷霧中探尋商業(yè)真相? 在數(shù)字化浪潮席卷全球的今天,數(shù)據(jù)已成為企業(yè)決策的核心驅(qū)動(dòng)力,CDA(Certifie ...
2025-07-04CDA 數(shù)據(jù)分析師:開啟數(shù)據(jù)職業(yè)發(fā)展新征程? ? 在數(shù)據(jù)成為核心生產(chǎn)要素的今天,數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)價(jià)值愈發(fā)凸顯。CDA(Certified D ...
2025-07-03