训练神经网络的两种方法是什么?
培训神经网络的两种常见方法是反复传播和梯度下降. 1.反复传播:反复传播是一种监督学习算法,在此过程中,预测值和神经网络实际输出之间的错误或损失通过网络向后传播,以调整权重以最大限度地减少错误. 这通过计算错误的衍生物与权重或错误的梯度相对并将权重调整到梯度的相反方向来实现. 2.渐变下降:渐变下降是最小化目标函数的优化算法,在神经网络的情况下是测量预测值和实际输出函数之间的差异的成本.该算法反复调整网络的权重以最小化功能的方向.根据负成本函数的梯度来确定更新的方向.