오류 역전파의 개념 및 단계

오류 역전파란 무엇입니까

역전파 알고리즘이라고도 알려진 오류 역전파 방법은 신경망을 훈련하는 일반적인 방법입니다. 체인 규칙을 사용하여 신경망 출력과 레이블 간의 오류를 계산하고 오류를 레이어별로 각 노드에 역전파하여 각 노드의 기울기를 계산합니다. 이러한 그래디언트는 신경망의 가중치와 편향을 업데이트하는 데 사용될 수 있으며, 이를 통해 네트워크는 점차적으로 최적의 솔루션에 가까워집니다. 역전파를 통해 신경망은 매개변수를 자동으로 학습하고 조정하여 모델의 성능과 정확성을 향상시킬 수 있습니다.

오류 역전파에서는 체인 규칙을 사용하여 기울기를 계산합니다.

입력 x, 출력 y 및 숨겨진 레이어가 있는 신경망이 있습니다. 역전파를 통해 은닉층의 각 노드의 기울기를 계산합니다.

먼저 각 노드의 오류를 계산해야 합니다. 출력 레이어의 경우 오류는 실제 값과 예측 값의 차이이며, 숨겨진 레이어의 경우 오류는 현재 레이어의 가중치에 다음 레이어의 오류를 곱한 값입니다. 이러한 오류는 예측과 실제 값 간의 차이를 최소화하기 위해 가중치를 조정하는 데 사용됩니다.

그런 다음 체인 규칙을 사용하여 기울기를 계산합니다. 각 가중치에 대해 오류에 대한 기여도를 계산한 다음 이 기여도를 이전 레이어로 역전파합니다.

구체적으로 신경망에 두 개의 노드를 연결하는 가중치 w가 있다고 가정해 보겠습니다. 그러면 이 가중치가 오차에 미치는 영향은 가중치와 오차의 곱입니다. 이 기여도에 이전 레이어의 출력과 현재 레이어의 입력을 곱하여 이 기여도를 이전 레이어로 역전파합니다.

이런 방식으로 각 노드의 기울기를 계산한 다음 이러한 기울기를 사용하여 네트워크의 가중치와 편향을 업데이트할 수 있습니다.

오류 역전파의 세부 단계

입력 레이어, 은닉 레이어, 출력 레이어가 있는 신경망이 있다고 가정해 보겠습니다. 입력 레이어의 활성화 함수는 선형 함수이고, 은닉 레이어의 활성화 함수는 시그모이드 함수이며, 출력 레이어의 활성화 함수도 시그모이드 함수입니다.

순방향 전파

1. 신경망의 입력 레이어에 훈련 세트 데이터를 입력하고 입력 레이어의 활성화 값을 얻습니다.

2. 입력 레이어의 활성화 값을 히든 레이어에 전달하고, 시그모이드 함수의 비선형 변환을 통해 히든 레이어의 활성화 값을 얻습니다.

3. 히든 레이어의 활성화 값을 출력 레이어에 전달하고 시그모이드 함수의 비선형 변환을 통해 출력 레이어의 활성화 값을 얻습니다.

오류 계산

오류는 출력 레이어 활성화와 실제 레이블 간의 교차 엔트로피 손실을 사용하여 계산됩니다. 구체적으로, 각 샘플에 대해 예측된 라벨과 실제 라벨 간의 교차 엔트로피를 계산한 다음, 이 교차 엔트로피에 해당 샘플 가중치를 곱합니다(샘플 가중치는 일반적으로 샘플의 중요도와 분포에 따라 결정됩니다).

역전파

1. 출력 레이어의 각 노드의 기울기를 계산합니다.

체인 규칙에 따라 각 노드에 대해 오류에 대한 기여도를 계산한 다음 이 기여도를 역전파합니다. 이전 층. 구체적으로 각 노드에 대해 오류에 대한 기여도(즉, 노드 가중치와 오류의 곱)를 계산한 다음 이 기여도에 이전 레이어의 출력과 현재 레이어의 입력을 곱합니다. 이런 방식으로 출력 레이어의 각 노드의 그래디언트를 얻습니다.

2 히든 레이어에 있는 각 노드의 기울기를 계산합니다.

마찬가지로 체인 규칙에 따라 각 노드에 대해 오류에 대한 기여도를 계산한 다음 이 기여도를 이전 레이어로 역전파합니다. 구체적으로 각 노드에 대해 오류에 대한 기여도(즉, 노드 가중치와 오류의 곱)를 계산한 다음 이 기여도에 이전 레이어의 출력과 현재 레이어의 입력을 곱합니다. 이런 방식으로 우리는 히든 레이어의 각 노드의 그래디언트를 얻습니다.

3 신경망의 가중치와 편향을 업데이트합니다.

경사하강법 알고리즘에 따라 각 가중치에 대해 오류에 대한 경사를 계산한 다음 이 경사에 학습률(예: 1)을 곱합니다. 업데이트 속도 매개변수를 제어하여 가중치의 업데이트 양을 얻을 수 있습니다. 각 편향에 대해 오류에 대한 기울기를 계산한 다음 이 기울기에 학습률을 곱하여 해당 편향에 대한 업데이트 양을 구해야 합니다.

반복 훈련

중지 기준이 충족될 때까지(예: 미리 설정된 최대 반복 횟수에 도달하거나 오류가 미리 설정된 최소값).

오류 역전파의 세부 과정입니다. 실제 적용에서는 모델의 성능과 일반화 능력을 향상시키기 위해 일반적으로 더 복잡한 신경망 구조와 활성화 함수는 물론 더 복잡한 손실 함수와 학습 알고리즘을 사용한다는 점에 유의해야 합니다.

위 내용은 오류 역전파의 개념 및 단계의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!