Neural network 神经网络中的正向传递和反向传递是什么？
神经网络中向前传递和向后传递的含义是什么 每个人在谈论反向传播和时代时都提到了这些表达 我知道向前传球和向后传球共同构成一个时代。向前传球是指计算过程，即输入数据的输出层值。它从第一层到最后一层穿过所有神经元 根据输出值计算损失函数 然后“向后传递”是指使用梯度下降算法（或类似算法）计算权重变化的过程（事实上的学习）。计算从最后一层开始，向后到第一层 向后传球和向前传球一起构成一个“迭代”Neural network 神经网络中的正向传递和反向传递是什么？,neural-network,backpropagation,conv-neural-network,Neural Network,Backpropagation,Conv Neural Network,神经网络中向前传递和向后传递的含义是什么 每个人在谈论反向传播和时代时都提到了这些表达 我知道向前传球和向后传球共同构成一个时代。向前传球是指计算过程，即输入数据的输出层值。它从第一层到最后一层穿过所有神经元 根据输出值计算损失函数 然后“向后传递”是指使用梯度下降算法（或类似算法）计算权重变化的过程（事实上的学习）。计算从最后一层开始，向后到第一层 向后传球和向前传球一起构成一个“迭代” 在一次迭代过程中，通常会传递数据集的子集，称为“mini batch”或“batch”（但是，“batc
在一次迭代过程中，通常会传递数据集的子集，称为“mini batch”或“batch”（但是，“batch”也可以表示整个数据集，因此前缀为“mini”）
“历元”意味着成批传递整个数据集。
一个历元包含（项目数/批量大小）迭代我强烈建议您仔细阅读本文：它以一种奇妙而简单的方式展示在这里。