反向传播

0推荐

30浏览

如何优化神经网络中的反向传播算法？

引言 反向传播算法是神经网络训练过程中至关重点一部分，它通过计算损失函数相对于模型参数梯度来更新权重，近年来，伴随深度学习技术飞速发展，改良反向传播算法以提高训练效能、模型性能变成研究热点，本文将从反向传播算法基本原理出发，探讨其在实际应用中挑战，并提出几种有效改良策略。

• 0
• admin 发布于 2025-10-27 08:00

0推荐

51浏览

教你如何改进神经网络中的梯度消失问题

引言 在深度学习领域，梯度消失难题一直是困扰研究者、工程师一大难题，梯度消失是指在训练深度神经网络时，反向传播过程中，早期层梯度逐渐趋近于零现象，这会导致网络难以学习到有用信息，从而影响模型整体性能，本文将祥明介绍梯度消失原因及其搞定方法，并探讨几种常见搞定策略。

• 0
• admin 发布于 2025-10-25 03:30

0推荐

36浏览

如何优化神经网络中的反向传播算法？

如何改良神经网络中反向传播算法？反向传播算法〔Backpropagation, BP〕是深度学习领域中广泛运用一种训练算法，它通过计算损失函数关于网络参数梯度，进而更新参数以改良模型性能，BP算法在神经网络训练过程中发挥着根本作用，可是，在实际应用中，咱们往往会遇到诸如梯度消失、梯度爆炸等难题，这些

• 0
• admin 发布于 2025-10-21 11:00