---恢复内容开始---

昨日之补充web.

求解下图的梯度的流动,反向更新参数的过程,表示为

输入与损失梯度的关系,借助链式法则,当前输入与损失之间的梯度关系为局部梯度乘以后一层的梯度。

---恢复内容结束---

(Review cs231n) Gradient Calculation and Backward的更多相关文章

  1. (Review cs231n) Gradient Vectorized

    注意: 1.每次更新,都要进行一次完整的forward和backward,想要进行更新,需要梯度,所以你需要前馈样本,马上反向求导,得到梯度,然后根据求得的梯度进行权值微调,完成权值更新. 2.前馈得 ...

  2. WARNING: Calls to any function that may require a gradient calculation inside a conditional block may return undefined results

    GLES2.0: Some device will give a warning on compling shaders(yet the compling will succeed), and the ...

  3. (Review cs231n) The Gradient Calculation of Neural Network

    前言:牵扯到较多的数学问题 原始的评分函数: 两层神经网络,经过一个激活函数: 如图所示,中间隐藏层的个数的各数为超参数: 和SVM,一个单独的线性分类器需要处理不同朝向的汽车,但是它并不能处理不同颜 ...

  4. (Review cs231n) Training of Neural Network2

    FFDNet---matlab 调用并批处理 format compact; global sigmas; % input noise level or input noise level map a ...

  5. (Review cs231n) Optimized Methods

    Mini-batch SGD的步骤: 1.Sample a batch of data 2.Forward prop it through the graph,get loss 3.backprop ...

  6. (Review cs231n) Object Detection

    目标:我们有几个类别,然后我们要在这张图中找到这些类的所有实例 解决思路:是否可以按照回归的思路进行求解呢? 但是受限制于确定的种类输出问题. 方法:分类和回归是解决问题的两个套路,我们现在对于目标的 ...

  7. (Review cs231n) Spatial Localization and Detection(classification and localization)

     重在图像的定位和检测的内容. 一张图片中只有一种给定类别标签的对象,定位则是图像中有对象框:再这些类中,每一个训练目标都有一个类和许多的图像内部对应类的位置选框. 猜想的仅是类标签,不如说它们是位置 ...

  8. (Review cs231n) Backpropagation and Neural Network

    损失由两部分组成: 数据损失+正则化损失(data loss + regularization) 想得到损失函数关于权值矩阵W的梯度表达式,然后进性优化操作(损失相当于海拔,你在山上的位置相当于W,你 ...

  9. (Review cs231n) CNN in Practice

    Make the most of your data Data augmentation 加载图像后,对图像做一些变化,这些变换不改变图像的标签. 通过各种变换人为的增大数据集,可以避免过拟合提高模型 ...

随机推荐

  1. cookie 和 token 的理解

    HTTP协议本身是无状态的,所以需要一个标志来对用户身份进行验证 1.cookie 用户登录成功后,会在服务器存一个session,同时发送给客户端一个 cookie 数据需要客户端和服务器同时存储 ...

  2. Mybatis返回值类型是hashmap,输入键值对为空时,key 丢失的问题

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!DOCTYPE configuration PUBLIC ...

  3. 剑指offer-合并两个排列的链接

    题目描述 输入两个单调递增的链表,输出两个链表合成后的链表,当然我们需要合成后的链表满足单调不减规则.   public ListNode Merge(ListNode list1,ListNode ...

  4. AFNetWorking上传JSON串

    AFHTTPSessionManager *manager = [AFHTTPSessionManager manager]; manager.responseSerializer = [AFJSON ...

  5. Linux系统上传文件与下载文件命令

    我们用的服务器都是Linux系统的,如果用的是远程服务器,就需要将我们的代码推送过去,这里可以用到PSCP命令. (一)上传 pscp 本机文件的路径以及文件名 远程主机的用户名@远程主机IP:想要存 ...

  6. dxCalloutPopup 简单使用教程

    Panel1.Visible := False; // 设置panel初始不显示 dxCalloutPopup1.PopupControl := Panel1; // 设置弹出窗口内容为哪个控件 dx ...

  7. 安卓端数据导出成txt文件

    toExport() { if (this.dataList == false) { this.$createDialog({ type: "alert", content: &q ...

  8. python的运行机制

    不需要生成二进制代码,python解释器把源码->字节码,然后在执行这些字节码. 解释器的具体工作: 1.完成模块(module)的加载和链接 2.将源代码编译成pyCodeObject(字节码 ...

  9. ntp开机无法自启

    1.1 查询ntp状态 [root@host-172-18-0-37 ~]# service ntpd status Redirecting to /bin/systemctl status ntpd ...

  10. 添加了unimportant 之后,需要调整的参数

    count = count1+count2-count_unimportant_union*10 这个10需要调参.因为我们TOPN取的是10,所以如果两个词完全相同,正常情况下会有22个非0值.( ...