Многослойная нейронная сеть - процесс обучения

Я строю многослойную нейронную сеть. У меня есть вопрос относительно учебного процесса, у меня есть набор учебных данных с желаемыми результатами. Я использую алгоритм Backpropagation для обновления весов соединений.Многослойная нейронная сеть - процесс обучения

должен ли сетевой учебный материал отдельно? например: сеть принимает 1 вход, когда он находит правильные веса соединений, которые дают фактический вывод, равный желаемому результату; сеть берет другой учебный ввод.

Это правильно?

источник

2016-10-16 Makaveli

Не понимаю вопроса. Что «должно» иметь отношение к обучению? Сеть корректирует вес, чтобы минимизировать разницу между прогнозируемыми и наблюдаемыми значениями по всем данным обучения. –

вы правы, но я не уверен в том, как сеть должна регулировать вес. Занимает ли сеть во времени только один вход (из учебных данных)? и после того, как он найдет правильный вес ..., это займет еще один вход? – Makaveli

. , Это концептуально, как это работает. Существуют методы накопления информации, а затем корректировка весов реже. –

Нет, независимо от того, соответствует ли фактический выход целевому выходу, алгоритм обратной проталкировки должен перейти к следующему элементу обучающего набора. Затем он обновит вес/параметры после прохождения определенного количества учебных случаев, который определяется указанным размером партии. И для каждой пройденной итерации обучения средняя общая ошибка обычно должна быть ниже предыдущей итерации.

источник

2016-10-16 18:22:45

спасибо! вот что я искал !!! поэтому коэффициент ошибок можно вычислить следующим образом? 0.5 * [SUM (target-atcual)^2]? – Makaveli

@ Makaveli да, для backpropagation, как обычно, нам нужно определить функцию стоимости ошибки для исправления ошибок. «0.5 * [SUM (target-atcual)^2]», который вы упомянули, является одним из видов функций стоимости, которая называется средней квадратичной функцией стоимости ошибок. Их гораздо больше, но для большинства общих случаев достаточно одной конкретной функции. –

большое спасибо! это очень помогло! в данных тестового процесса нет вывода, как мы можем использовать коэффициент ошибок для прогнозирования вывода? – Makaveli

Многослойная нейронная сеть - процесс обучения

ответ

Смежные вопросы