神经网络原理

随机权重w,y=wx+b,想象w是已知的,每次输入数据时,会得到y,即得到损失值,此时是可以计算某一点的导数的,因为w都是已知的。

最重目的是让损失值最小,假设达到最佳状态,Loss=y-标签=0

Loss=wx+b-标签,该方程带入任何x,与标签应该都为0,所以此时函数应该几乎是一条直线,Loss达到了最佳状态,带入认可一个x,损失值都是几乎相同的。

一般步骤:输入x,得出预测值,计算Loss,调整权重,

二班步骤:将所有输入看做是固定的,w看作是x,y=图片·权重w,此时w看做x,目的就是求得损失值最小时的w,这就是求函数的最小值问题。损失函数中,将输入看做不变量,w看做变量。

Dean0731

海纳百川,有容乃大,壁立千仞,无欲则刚

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