一文彻底搞懂深度学习 - 反向传播(Back Propagation)

文摘   科技   2024-10-28 22:47   湖北  

反向传播(Back Propagation,简称BP)算法是深度学习中最为核心和常用的优化算法之一,广泛应用于神经网络的训练过程中它通过计算损失函数关于网络参数的梯度来更新参数,从而最小化损失函数并提高模型的预测准确性。

Back Propagation

一、前向传播

前向传播(Forward Propagation)是什么?前向传播是神经网络中的一种基本计算过程,用于通过网络的每一层传递输入数据并生成输出。

从神经网络的输入层开始,逐层计算每一层神经元的输出,直到到达输出层并生成最终预测结果。

为什么需要前向传播前向传播是神经网络进行预测和分类的基础过程。

在训练阶段,前向传播用于生成预测结果,并与真实标签进行比较以计算损失函数的值。然后,通过反向传播算法将损失函数的梯度信息反向传递回网络,用于更新权重和偏置等参数。
在推理阶段,神经网络仅使用前向传播过程来生成预测结果。此时,输入数据通过网络进行前向传播,直到输出层生成最终的预测结果

二、反向传播

反向传播(Back Propagation是什么?BP算法是由Rumelhart、Hinton和Williams等人在1986年共同提出的,是神经网络的通用训练算法。

在BP算法出现之前,多层神经网络的训练一直是一个难题,因为无法有效地计算每个参数对于损失函数的梯度。BP算法通过反向传播梯度,利用链式法则逐层计算每个参数的梯度,从而实现了多层神经网络的训练。

反向传播的工作原理是什么?通过链式法则从输出层到输入层逐层计算误差梯度,并利用这些梯度更新网络参数以最小化损失函数。

  • 从输出层向输入层传播算法从输出层开始,根据损失函数计算输出层的误差,然后将误差信息反向传播到隐藏层,逐层计算每个神经元的误差梯度。

  • 计算权重和偏置的梯度:利用计算得到的误差梯度,可以进一步计算每个权重和偏置参数对于损失函数的梯度

  • 参数更新根据计算得到的梯度信息,使用梯度下降或其他优化算法来更新网络中的权重和偏置参数,以最小化损失函数。

为什么需要计算误差梯度?误差梯度提供了损失函数相对于参数的变化率信息。当梯度为正时,表示损失函数值随着参数的增加而增加;当梯度为负时,表示损失函数值随着参数的减少而减少。

通过计算梯度,我们可以确定参数更新的方向,即应该增加还是减少参数值,以最小化损失函数。

如何计算梯度?自动微分利用计算图(Computational Graph)和链式法则自动计算梯度。
  • 将计算过程表示为一系列操作(如加法、乘法、激活函数等)的组合,这些操作构成计算图。

  • 在前向传播过程中,计算每个节点的输出,并保存中间结果。

  • 在反向传播过程中,从输出层开始,逐层计算每个节点的梯度,并使用链式法则将梯度传播到前面的节点。

在深度学习中,自动微分通常通过深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)实现,这些框架提供了高效的自动微分机制,使得梯度计算变得简单快捷。

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