Apakah sebenarnya maksud ralat dalam modul sisa?

Modul sisa ialah teknik yang biasa digunakan dalam pembelajaran mendalam untuk menyelesaikan masalah kecerunan yang hilang dan meletup serta meningkatkan ketepatan dan kestabilan model. Terasnya ialah sambungan baki, yang menambah data input dan data output untuk membentuk sambungan rentas lapisan, menjadikannya lebih mudah untuk model mempelajari maklumat sisa. Ralat merujuk kepada ralat pada persimpangan baki. Seterusnya, konsep ini akan diterangkan secara terperinci.

Dalam pembelajaran mendalam, ralat biasanya merujuk kepada perbezaan antara nilai ramalan data latihan dan nilai sebenar, juga dikenali sebagai kerugian. Dalam modul baki, kaedah pengiraan ralat adalah berbeza daripada model rangkaian saraf biasa, termasuk dua aspek berikut:

1 Ralat pengiraan baki

Sisa dalam modul baki disambungkan dengan memasukkan Data adalah. ditambah pada data output untuk mencapai sambungan rentas lapisan. Pada gabungan sisa, kita perlu mengira baki, iaitu perbezaan antara data input dan data output. Untuk mengukur ralat dalam pengiraan baki, penunjuk seperti ralat kuasa dua atau ralat min kuasa dua biasanya digunakan. Ralat kuasa dua ialah kuasa dua perbezaan antara nilai ramalan dan nilai sebenar, manakala ralat kuasa dua purata ialah purata ralat kuasa dua. Dengan mengurangkan ralat pengiraan baki, kita boleh tahu bahawa lebih kecil perbezaan pada sambungan baki, lebih baik kesan pemasangan model.

2. Ralat penyebaran baki

Dalam modul baki, sambungan baki bukan sahaja menambah data input kepada data output, tetapi juga menyebarkan ralat kembali ke tahap sebelumnya. Oleh itu, ralat perambatan sisa merujuk kepada ralat yang terlibat dalam ralat penyebaran dari lapisan keluaran kembali ke lapisan sebelumnya. Dalam rangkaian neural tradisional, ralat hanya boleh disebarkan ke hadapan dari lapisan keluaran, manakala dalam modul baki, ralat boleh disebarkan ke hadapan dan ke belakang daripada sambungan baki Kaedah perambatan ini boleh memudahkan model mempelajari maklumat perbezaan baki , dengan itu meningkatkan ketepatan dan kestabilan model.

Oleh itu, semasa proses latihan, adalah perlu untuk meminimumkan ralat pada sambungan baki sambil memastikan ralat dapat disebarkan dengan berkesan kembali ke lapisan sebelumnya. Untuk mencapai matlamat ini, algoritma perambatan belakang boleh digunakan untuk mengira kecerunan ralat, dan parameter model boleh dikemas kini melalui algoritma pengoptimuman, supaya ralat dikurangkan secara beransur-ansur dan ketepatan model dipertingkatkan secara beransur-ansur.

Perlu diingatkan bahawa ralat di bawah modul sisa adalah relatif kepada rangkaian saraf biasa Ia menekankan perbezaan antara input dan output, manakala rangkaian saraf biasa menekankan perbezaan antara input dan ramalan. Oleh itu, apabila mereka bentuk dan mengoptimumkan modul baki, adalah perlu untuk mempertimbangkan cara menggunakan maklumat baki secara berkesan untuk meningkatkan keupayaan ekspresi dan generalisasi model, dengan itu mencapai prestasi yang lebih baik.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah sebenarnya maksud ralat dalam modul sisa?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!