当前位置： 首页互联网正文 本文介绍: 神经网络核心组件和流程梳理 文章目录 神经网络核心组件和流程梳理 组件 流程 神经网络核心组件和流程梳理 组件 层：神经网络的基本结构，将输入张量转换为输出张量。 模型：由层构成的网络。 损失函数：参数学习的目标函数，通过最小化损失函数来学习各种参数。 优化器：如在使损失值最小时，就会涉及优化器。 流程 多个层链接在一起构成一个模型或网络，输入数据通过这个模型转换为预测值。 预测值与真实值共同构成损失函数的输入，损失函数输出损失值（损失值可以是距离、概率值等），该损失值用于衡量预测值与目标结果的匹配或相似程度。 优化器利用损失值计算关于各个权重参数的梯度，将权重参数沿梯度方向进行微小的更新，目标是使损失值越来越小，这是一个循环过程，当损失值达到一个阙值或循环次数到达指定次数时，循环结束。 原文地址:https://blog.csdn.net/LJ751999/article/details/134660963 本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。 如若转载，请注明出处：http://www.7code.cn/show_4219.html 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系代码007邮箱：suwngjj01@126.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！ 主题授权提示：请在后台主题设置-主题授权-激活主题的正版授权，授权购买：RiTheme官网显示所有内容声明：本站所有文章，如无特殊说明或标注，均为本站原创发布。任何个人或组织，在未征得本站同意时，禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们进行处理。损失神经网络组件 代码007普通 打赏 收藏 海报 链接
