訓練神經網絡的一般步驟
Training a Neural Network
- Randomly initialize the weights
- Implement forward propagation to get hΘ?(x(i)) for any x(i)
- Implement the cost function
- Implement backpropagation to compute partial derivatives
- Use gradient checking to confirm that your backpropagation works. Then disable gradient checking.
- Use gradient descent or a built-in optimization function to minimize the cost function with the weights in theta.
訓練一個神經網絡
- 隨機初始化權重
- 運用前向傳播得到所有樣本x(i)的hΘ?(x(i))
- 計算損失函數
- 運用反向傳播計算偏導
- 運用梯度檢查確保梯度下降算法的正確運行,然後關閉梯度檢查
- 運用梯度下降算法或者別的優化算法優化權重以最小化損失函數
訓練神經網絡的一般步驟
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