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关于机器学习的理解

2021/1/13 19:28:50 文章标签: 测试文章如有侵权请发送至邮箱809451989@qq.com投诉后文章立即删除

前向推理 images theta 对前向推理做激活 压缩值域 激活函数 激活(前向推理) backbone 模型主干 参数更新— theta theata - lr* dg 求导过程是 反向传播 反向推理 backward ->求导,更新参数,完成一次学习迭代。

[1]: http://meta.math.stackexchange.com/questions/5020/mathjax-basic-tutorial-and-quick-reference[2]: https://mermaidjs.github.io/[3]: https://mermaidjs.github.io/[4]: http://adrai.github.io/flowchart.js/

前向推理 images @ theta

对前向推理做激活 压缩值域 激活函数

激活(前向推理)======= backbone 模型主干

参数更新— theta =theata - lr* dg 求导过程是 反向传播 反向推理 backward ->求导,更新参数,完成一次学习迭代。


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