梯度更新方法總結

對於邏輯歸回梯度求解：

小結： θ+i

=θi−

ηδθiθi

+=θi

−ηδθ

i該公式屬於人造並非數學推導，主要是符合了引數更新方向、同時人為設定更新步長

ps：某個權重更新的值=0，即∂j

∂θi=

0 ∂j∂

θi=0

，並不代表dj

dθ=0dj

dθ=0

參考：

批次梯度下降

隨機梯度下降

小批量梯度下降

神經網路常用梯度更新公式推導

在池化層，設定了固定的w，所以引數不在此更新

主要類似設定了反向傳播的閥門，保證反向閥門開合以及開啟大小

這裡的pooling方法是一般池化，即池化過程中，各個模組的邊界不重疊。除了不重疊方法外，還有重疊池化、空金字塔池化

同pooling，沒有需要更新的權重，起到了傳播過程中的閥門作用

relu

sigmoid

tanh

soft max交叉熵

理論上均方差c=

(y−a

)2n c=(

y−a)

2n值小的程度，作為判斷神經元**結果和實際結果的偏離程度很好理解

但是，實際問題中，針對分類問題，交叉熵的表現比均方差來的好

tbd

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