深度学习中反向传播得到的损失是一个标量

　　创建一个标量，损失loss就是标量

　　import torch

　　a=torch.tensor(1.)

　　print(a.type())

　　print(a.dim())标量的dim为0

　　print(a.shape)

　　print(a.size())

　　在搭建什么学习算法模型的时候，我们需要反向传播来训练模型的参数，那么反向传播需要通过损失来进行，而这个损失是常数，也就是一个标量，这个需要知道

深度学习中反向传播得到的损失是一个标量相关推荐

机器学习深度学习中反向传播之偏导数链式法则
前记无论是机器学习还是深度学习,都是构造目标函数,这个目标函数内部有很多未知变量,我们的目标就是求得这些未知变量. 那么如何构造目标函数?这是一个非常优美的话题(本文未讲,先欠着).美好 ...
深度学习中反向传播算法简单推导笔记
反向传播算法简单推导笔记 1.全连接神经网络该结构的前向传播可以写成: z(1)=W(1)x+b(1)z^{(1)} = W^{(1)}x+b^{(1)}z(1)=W(1)x+b(1) a(1)=σ ...
深度学习之反向传播算法
深度学习之反向传播算法直观理解反向传播反向传播算法是用来求那个复杂到爆的梯度的. 上一集中提到一点,13000维的梯度向量是难以想象的.换个思路,梯度向量每一项的大小,是在说代价函数对每个参数有多 ...
深度学习——误差反向传播法
前言通过数值微分的方法计算了神经网络中损失函数关于权重参数的梯度,虽然容易实现,但缺点是比较费时间,本章节将使用一种高效的计算权重参数梯度的方法--误差方向传播法本文将通过①数学式.②计算图,这两 ...
深度学习之——反向传播
反向传播算法(BP): 前向传播通过训练数据和权重参数计算输出结果:反向传播通过导数链式法则计算损失函数对各参数的梯度,并根据梯度进行参数的更新. 1.前向传播在前面的:全连接神经网络--前向传播中 ...
神经网络与深度学习-chapter2 反向传播算法
英语原文:Neural Networks and Deep Learning(Michael Nielsen) 中文译文:神经网络与深度学习(Michael Nielsen) 第2章反向传播算法如何 ...
学习笔记84—[深度学习]神经网络反向传播（BackPropagation）
神经网络反向传播实例推导过程: 说到神经网络,大家看到这个图应该不陌生: 这是典型的三层神经网络的基本构成,Layer L1是输入层,Layer L2是隐含层,Layer L3是隐含层,我们现在手里有 ...
深度学习-误差反向传播算法
文章目录一.误差反向传播算法是干什么的? 二.计算图 (一) 了解计算图的写法 (二)局部计算 (三) 计算图的优点三. 误差反向传播算法的具体实现一.误差反向传播算法是干什么的? 通过数值微分 ...
深度学习：反向传播（back-propagation）
反向传播(back-propagation) 首先我们处理神经网络是是整层整层的处理,编码的时候就是这么处理的,也就是处理的对象是矩阵. 向量的处理方式,只是帮助理解概念. 定义一个仅由当前层数据和下 ...

深度学习中反向传播得到的损失是一个标量

深度学习中反向传播得到的损失是一个标量相关推荐

最新文章

热门文章