99999久久久久久亚洲,欧美人与禽猛交狂配,高清日韩av在线影院,一个人在线高清免费观看,啦啦啦在线视频免费观看www

熱線電話：13121318867

登錄
首頁大數據時代神經網絡訓練時間主要耗時在于前向還是梯度反傳？
神經網絡訓練時間主要耗時在于前向還是梯度反傳？
2023-04-18
收藏

神經網絡是一種基于人工神經元相互連接的計算模型。它可以用于各種任務，如圖像或語音識別、自然語言處理、游戲AI等。訓練神經網絡是使其能夠執(zhí)行所需任務的一個重要步驟。在處理大規(guī)模數據集時，神經網絡訓練時間可能會非常長。這引發(fā)了一個問題：神經網絡訓練時間主要耗時在于前向還是梯度反傳？

首先，我們需要了解神經網絡的工作原理。神經網絡由多個層組成，每層包含多個神經元。每個神經元接收輸入，并生成輸出，其中輸出可傳遞給下一層。通過調整神經元之間的連接權重，神經網絡可以學習輸入和輸出之間的映射。

神經網絡的訓練過程需要使用一個損失函數（也稱為目標函數），該函數測量當前預測結果與真實結果之間的差異。通過最小化損失函數，神經網絡可以找到最優(yōu)的權重和偏置設置，從而提高其性能。

神經網絡的訓練可以分為兩個階段：前向傳播和反向傳播（也稱為梯度下降）。在前向傳播期間，神經網絡將輸入數據送入網絡中，并運行每個神經元以生成輸出。然后，計算損失函數。在反向傳播期間，神經網絡使用梯度下降方法調整權重和偏差，以最小化損失函數。

在前向傳播階段，神經網絡的計算量比較大。對于每個輸入樣本，神經網絡需要對每個神經元進行一次計算，這意味著每個神經元都需要執(zhí)行乘法和加法運算。如果有成千上萬個神經元，則計算量將非常大。但是，在訓練過程中，前向傳播只需要進行一次，因此它并不是訓練時間的主要瓶頸。

相比之下，反向傳播階段是訓練時間的主要瓶頸。在反向傳播期間，神經網絡需要計算每個權重和偏置相對于損失函數的導數。這些導數稱為梯度。計算梯度需要遍歷整個數據集，對于每個輸入樣本，神經網絡需要進行兩次前向傳播（一次計算當前樣本的輸出，另一次計算與當前樣本相關的梯度）。對于大型數據集，這可能會非常耗時。

此外，在反向傳播期間，神經網絡還需要執(zhí)行矩陣乘法和矩陣轉置等操作，這些操作對于大型神經網絡而言是非常消耗計算資源的。

因此，可以得出結論，神經網絡訓練時間主要耗時在于梯度反傳階段。雖然前向傳播需要進行大量計算，但只需要進行一次。相比之下，反向傳播需要遍歷整個數據集并執(zhí)行大量矩陣乘法和轉置操作，這可能會非常消耗計算資源。

為了加速神經網絡訓練過程，研究人員提出了許多方法，如使用GPU或分布式訓練等。此外，使用更快的優(yōu)化算法（例如Adam）也可以提高訓練效率。

數據分析咨詢請掃描二維碼

若不方便掃碼，搜微信號：CDAshujufenxi

數據分析師資訊
更多

OK
客服在線
立即咨詢
客服在線
立即咨詢
') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機數防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調用 initGeetest 進行初始化 // 參數1：配置參數 // 參數2：回調，回調的第一個參數驗證碼對象，之后可以使用它調用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數為必須，不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數說明請參見：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }