学习笔记:斯坦福2017季CS231n深度视觉识别课程视频(by Fei-Fei Li, Justin Johnson, Serena Yeung)反向传播笔记

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简介

目标:本节将帮助读者对反向传播形成直观而专业的理解。反向传播是利用链式法则递归计算表达式的梯度的方法。理解反向传播过程及其精妙之处,对于理解、实现、设计和调试神经网络非常关键。

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简单表达式和理解梯度

复合表达式, 链式法则,反向传播

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直观理解反向传播

反向传播是一个优美的局部过程。在整个计算线路图中,每个门单元都会得到一些输入并立即计算两个东西:
1. 这个门的输出值,和 2.其输出值关于输入值的局部梯度。
门单元完成这两件事是完全独立的,它不需要知道计算线路中的其他细节。然而,一旦前向传播完毕,在反向传播的过程中,门单元门将最终获得整个网络的最终输出值在自己的输出值上的梯度。

链式法则指出,门单元应该将回传的梯度乘以它对其的输入的局部梯度,从而得到整个网络的输出对该门单元的每个输入值的梯度。

这里对于每个输入的乘法操作是基于链式法则的。该操作让一个相对独立的门单元变成复杂计算线路中不可或缺的一部分,这个复杂计算线路可以是神经网络等。

这个理解太到位了
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模块: Sigmoid例子

反向传播实践: 分段计算

回传流中的模式

用户向量化操作的梯度

小结

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