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neural-network - 神经网络中的前向和后向传递是什么？

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-04 00:54:09

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神经网络中前向传递和后向传递是什么意思？

每个人在谈论反向传播和时代时都会提到这些表达。

我明白向前传和向后传一起形成了一个时代。

最佳答案

“前传”指计算过程，从输入数据输出层的值。它从第一层到最后一层遍历所有神经元。
根据输出值计算损失函数。
然后 “后传”指的是使用梯度下降算法(或类似算法)计算权重变化的过程(事实上的学习)。计算从最后一层开始，向后到第一层。
前后传合一 “迭代” .

在一次迭代中，您通常会传递数据集的一个子集，称为 “小批量”或 “批次” (然而，“batch”也可以表示整个集合，因此前缀为“mini”)
《时代》表示批量传递整个数据集。一个 epoch 包含 (number_of_items/batch_size) 次迭代

关于neural-network - 神经网络中的前向和后向传递是什么？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/36740533/

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