《深度学习》李宏毅 -- task4深度学习介绍和反向传播机制
深度学习的三个步骤
- Step1：神经网络（Neural network）
- Step2：模型评估（Goodness of function）
- Step3：选择最优函数（Pick best function）
2.1 神经网络（Neural network）
2.2 模型评估（Goodness of function）
2.3 选择最优函数（Pick best function）
三、反向传播
- 1.损失函数(Loss function)是定义在单个训练样本上的，也就是就算一个样本的误差，比如我们想要分类，就是预测的类别和实际类别的区别，是一个样本的，用L表示。
- 2.代价函数(Cost function)是定义在整个训练集上面的，也就是所有样本的误差的总和的平均，也就是损失函数的总和的平均，有没有这个平均其实不会影响最后的参数的求解结果。
- 3.总体损失函数(Total loss function)是定义在整个训练集上面的，也就是所有样本的误差的总和。也就是平时我们反向传播需要最小化的值。
四、总结
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