1700538190
,
1700538191
1700538192
(9.14)
1700538193
1700538194
1700538195
.
1700538196
1700538197
(9.15)
1700538198
1700538199
其中α为学习速率,控制每次迭代中梯度变化的幅度。
1700538200
1700538201
1700538202
1700538203
问题的核心为求解与。为得到递推公式,我们还需要计算损失函数对隐含层的偏导
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1700538205
1700538206
,
1700538207
1700538208
(9.16)
1700538209
1700538210
其中sl+1为第l+1层的节点数,而
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1700538212
1700538213
,
1700538214
1700538215
(9.17)
1700538216
1700538217
1700538218
其中b(l+1)与zi(l)无关可以省去,,因此式(9.17)可写为
1700538219
1700538220
1700538221
.
1700538222
1700538223
(9.18)
1700538224
1700538225
1700538226
可以看作损失函数在第l层第i个节点产生的残差量,记为δi(l),从而递推公式可以表示为
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1700538228
1700538229
.
1700538230
1700538231
(9.19)
1700538232
1700538233
损失对参数函数的梯度可以写为
1700538234
1700538235
1700538236
1700538237
1700538238
(9.20)
1700538239
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