Kısacası, bir amaç fonksiyonunuz yoksa geri yayılım yapamazsınız. Tahmin edilen bir değer ile etiketlenmiş (gerçek veya eğitim verileri) bir değer arasında bir ölçünüz yoksa, bir objektif fonksiyonunuz olamaz. Bu nedenle, "denetimsiz öğrenme" elde etmek için degrade hesaplama yeteneğinden vazgeçmiş olabilirsiniz.
Geri yayılmanın sınırlamaları nelerdir?
Geri Yayılım Algoritmasının Dezavantajları:
Belirli bir problem üzerinde gerçekleştirmek için girdiye dayanır. Karmaşık/gürültülü verilere duyarlı. Ağ tasarım süresi için aktivasyon fonksiyonlarının türevlerine ihtiyaç duyar.
Geri yayılmayı nasıl düzeltirsiniz?
Derin Sinir Ağında Geri Yayılım Süreci
- Giriş değerleri. X1=0.05. …
- İlk ağırlık. W1=0.15 w5=0.40. …
- Önyargı Değerleri. b1=0.35 b2=0.60.
- Hedef Değerler. T1=0.01. …
- İleri Geçiş. H1'in değerini bulmak için önce giriş değerini olarak ağırlıklardan çarpıyoruz. …
- Çıktı katmanında geriye doğru geçiş. …
- Gizli katmanda geriye doğru geçiş.
Geri yayılım verimli mi?
Geri yayılım verimlidir, kaybı en aza indirmek için ağırlıkları güncellerken birçok nöron içeren çok katmanlı ağları eğitmeyi mümkün kılar.
Sinir ağlarıyla çalışırken geri yayılım hangi sorunu çözüyor?
Bir sinir ağını uydururken, geri yayılım, gradyanını hesaplar.tek bir girdi-çıktı örneği için ağın ağırlıklarına göre kayıp fonksiyonu ve bunu, her bir ağırlığa göre gradyanın tek tek doğrudan hesaplanmasından farklı olarak verimli bir şekilde yapar.
