Абстрактно кажучи, мета зворотного поширення — навчити нейронну мережу робити кращі прогнози за допомогою навчання під наглядом. Більш фундаментально, мета зворотного розповсюдження полягає в тому, щоб визначити, як вагові коефіцієнти та зміщення моделі повинні бути скориговані, щоб мінімізувати помилку, виміряну за допомогою «функції втрат».2 липня 2024 р
До недоліків алгоритмів зворотного поширення можна віднести наступне: Вони віддають перевагу матричному підходу, а не міні-серійному. Інтелектуальний аналіз даних чутливий до шумових даних та інших порушень.
Зворотне поширення — суть навчання нейронної мережі. Це практика точного налаштування вагових коефіцієнтів нейронної мережі на основі рівня помилок (тобто втрат), отриманого в попередній період (тобто ітерації). Правильне налаштування вагових коефіцієнтів забезпечує нижчий рівень помилок, що робить модель надійною за рахунок збільшення її узагальнення.
Існує кілька популярних способів оптимізації арки, щоб уникнути зміщення в нейронних мережах.
- Збільшити розмір моделі (наприклад, нейрони/шари): зменшує зміщення, краще підлаштовуючи навчальний набір. …
- Змініть функції введення на основі аналізу помилок: нові функції можуть допомогти зменшити упередженість і потенційну дисперсію.
Градієнтний спуск покладається на зворотне поширення. Градієнтний спуск використовує градієнти, щоб допомогти знайти мінімальне значення функції вартості. Зворотне поширення обчислює ці градієнти за допомогою ланцюгового правила. Градієнтний спуск використовується для пошуку вагової комбінації, яка мінімізує функцію витрат.
Правило оновлення зміщення: Після обчислення градієнтів функції втрат відносно зміщень зміщення оновлюються за допомогою градієнтного спуску.