Xulosa qilib aytganda, sizda ob'ektiv funksiya bo'lmasa, orqaga tarqala olmaysiz. Agar sizda bashorat qilingan qiymat va belgilangan (haqiqiy yoki o'quv ma'lumotlari) qiymatlari o'rtasida o'lchov bo'lmasa, ob'ektiv funktsiyaga ega bo'lolmaysiz. Shunday qilib, “nazoratsiz o‘rganish”ga erishish uchun siz gradientni hisoblash imkoniyatidan voz kechishingiz mumkin.
Orqaga tarqalishda qanday cheklovlar bor?
Orqaga tarqalish algoritmining kamchiliklari:
Muayyan muammoni bajarish uchun kiritilgan ma'lumotlarga tayanadi. Murakkab/shovqinli ma'lumotlarga sezgir. U tarmoqni loyihalash vaqti uchun faollashtirish funksiyalarining hosilalarini talab qiladi.
Orqaga tarqalishni qanday tuzatasiz?
Chuqur neyron tarmoqdagi orqaga tarqalish jarayoni
- Kirish qiymatlari. X1=0,05. …
- Dastlabki vazn. W1=0,15 w5=0,40. …
- Qiymatlar. b1=0,35 b2=0,60.
- Maqsadli qiymatlar. T1=0,01. …
- Oldinga oʻtish. H1 qiymatini topish uchun avval og'irliklardan kiritilgan qiymatni ko'paytiramiz. …
- Chiqish qatlamida orqaga oʻtish. …
- Yashirin qatlamda orqaga oʻtish.
Orqaga tarqalish samaralimi?
Backpropagation samarali, bu koʻp neyronlarni oʻz ichiga olgan koʻp qatlamli tarmoqlarni oʻrgatish va yoʻqotishlarni minimallashtirish uchun ogʻirliklarni yangilash imkonini beradi.
Neyron tarmoqlar bilan ishlashda orqaga tarqalish qanday muammoni hal qiladi?
Neyron tarmoqni oʻrnatishda orqa tarqalish gradientini hisoblaydibitta kirish-chiqish misoliuchun tarmoqning ogʻirliklariga nisbatan yoʻqotish funksiyasi va har bir ogʻirlik uchun alohida gradientni sodda toʻgʻridan-toʻgʻri hisoblashdan farqli oʻlaroq, buni samarali bajaradi.
