【AI学习】聊两句深度学习的目标函数

2024-09-06 05:44

本文主要是介绍【AI学习】聊两句深度学习的目标函数,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

在阅读《动手学深度学习》一书中,看到这样一段话:
“导数的计算,这是⼏乎所有深度学习优化算法的关键步骤。
在深度学习中,我们通常选择对于模型参数可微的损失函数。简⽽⾔之,对于每个参数,如果我们把这个参数增加或减少⼀个⽆穷⼩的量,我们可以知道损失会以多快的速度增加或减少。”

前面的文章也提到:深度学习回答了什么样的神经网络可以训练出智能,包括多层神经网络和卷积神经网络,也回答了训练(学习)方法问题,包括受限玻尔兹曼机模型、反向传播算法、自编码模型等。

反向传播算法,也就是反向导数传播,通过计算损失函数的损失,利用损失函数对于模型参数的可微性,将损失调整转换为模型参数的导数传播。这差不多是深度学习关键方法。由此也让深度学习模型成为函数的万能逼近器。

那如何目标函数不可微,怎么办?一种就是重参数化,类似VAE论文中采用方法。另一种就是采用强化学习,类似RLHF的方法。

这篇关于【AI学习】聊两句深度学习的目标函数的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1141168

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