C++ でフィードフォワード バックプロパゲーション ネットワークに取り組んでいますが、正しく機能していないようです。私がベースにしているネットワークは、クロスエントロピーエラー関数を使用しています。しかし、私はそれについてあまり詳しくなく、調べようとしてもまだよくわかりません。簡単に思えることもあれば、難しいこともあります。ネットワークは多項分類問題を解決します。私が理解している限り、クロスエントロピー誤差関数はこれらのケースに適しています。それがどのように機能するかを知っている人はいますか？
6356 次
1 に答える
4
ええ、良いバックプロパゲーションです。それの喜びは、それが微分可能である限り、使用するエラー関数が実際には (実装に関して) 問題にならないことです。各出力ユニットのクロス エントロピーを計算する方法がわかったら ( wiki の記事を参照)、その関数の偏導関数を使用して、隠れ層の重みを見つけ、もう一度入力層の重みを見つけます。
ただし、質問が実装に関するものではなく、トレーニングの難しさに関するものである場合は、作業が必要になります。さまざまな誤差関数はさまざまな点で優れており (誤差関数の定義に基づいて推論するのが最善です)、この問題は学習率などの他のパラメーターによって悪化します。
他に情報が必要な場合はお知らせください。あなたの質問は漠然としていました...
于 2011-06-30T22:59:49.327 に答える