反向传播 (Backpropagation,BP)

慕课网教程学习笔记

神经网络(参数模型)训练方法

  • 1986年由Rumelhar和Hinton等人提出
  • 解决神经网络优化的问题
  • 计算输出层结果与真实值之间的偏差来进行逐层调节参数

神经网络 = 网络结构(层、conv、pooling)+ 参数

网络结构就是超参数求解问题,参数就要利用BP算法逐层求解

样本—>自动-->参数

神经网络参数的训练是一个不断迭代的过程

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前提:网络结构一定是确定已知的。