Tóm lại, bạnkhông thể truyền ngược nếu bạn không có một hàm mục tiêu. Bạn không thể có một hàm mục tiêu nếu bạn không có thước đo giữa giá trị dự đoán và giá trị được gắn nhãn (dữ liệu thực tế hoặc dữ liệu đào tạo). Vì vậy, để đạt được "học tập không giám sát", bạn có thể không có khả năng tính toán độ dốc.
Những hạn chế của lan truyền ngược là gì?
Nhược điểm của Thuật toán Truyền ngược:
Nó dựa vào đầu vào để thực hiện một vấn đề cụ thể. Nhạy cảm với dữ liệu phức tạp / nhiễu. Nó cần các dẫn xuất của các chức năng kích hoạt cho thời gian thiết kế mạng.
Bạn khắc phục sự lan truyền ngược lại như thế nào?
Quy trình nhân giống ngược trong Mạng thần kinh sâu
- Giá trị đầu vào. X1=0,05. …
- Trọng lượng ban đầu. W1=0,15 w5=0,40. …
- Giá trị thiên vị. b1=0,35 b2=0,60.
- Giá trị Mục tiêu. T1=0,01. …
- Forward Pass. Để tìm giá trị của H1, trước tiên chúng ta nhân giá trị đầu vào với các trọng số là. …
- Chuyển lùi ở lớp đầu ra. …
- Chuyền lùi ở lớp Ẩn.
Nhân giống ngược có hiệu quả không?
Backpropagationlà hiệu quả, giúp đào tạo mạng đa lớp chứa nhiều tế bào thần kinh trong khi cập nhật trọng số để giảm thiểu tổn thất.
Sự lan truyền ngược giải quyết vấn đề gì khi làm việc với mạng nơ-ron?
Để phù hợp với mạng nơ-ron, sự lan truyền ngược tính toángradient củahàm mất mát liên quan đến trọng số của mạng đối với một ví dụ đầu vào-đầu ra duy nhấtvà hoạt động hiệu quả như vậy, không giống như một phép tính trực tiếp ngây thơ của gradient đối với từng trọng số riêng lẻ.
