Deep Neural Networks의 Backpropagation 구현을 위한 단계별 가이드

백프로그레이션은 심층 신경망을 훈련하는 데 사용되는 기본 알고리즘입니다. 그것은 네트워크의 무게를 조정하는 데 도움이 오류를 최소화합니다. 이 가이드는 백프로그레이션을 효과적으로 구현하기 위해 단계별 프로세스를 제공합니다.

Basics에 대해

백프로그레이션은 네트워크의 각 무게에 대한 손실 기능의 그라디언트를 계산하는 것이 포함됩니다. 이 과정은 출력층에서 입력층으로 버리고 버린다게이트 오류를 전파하기 위해 계산서의 체인 규칙을 사용합니다.

무작위로 초기화하여 신경 네트워크의 무게와 분진을 초기화합니다. Proper 초기화는 교육 효율과 융합을 향상시킬 수 있습니다.

입력 데이터는 네트워크를 통해 예측을 생성합니다. 이 단계에서 활성화는 현재 무게와 비스듬한 비스듬한 층으로 계산됩니다.

예측 출력과 실제 대상의 차이는 다음과 같은 손실 기능을 사용하여 측정됩니다. 즉, 사각형 오류 또는 크로스 엔트로피.

네트워크를 통해 오류를 다시 전파함으로써 각 무게에 대한 손실의 기온을 계산합니다. 이 각 층의 계산 파생물이 포함되어 있습니다.

그리스와 학습 속도를 사용하여 무게와 비스듬한 조정. 이 단계는 손실 기능을 최소화하고 네트워크의 성능을 향상시킵니다.