训练神经网络的原理(前向传播、反向传播、优化、迭代)

训练神经网络的原理

通过前向传播计算预测值和损失，利用反向传播计算梯度，然后通过优化算法更新参数，最终使模型在给定任务上表现更好。

核心：通过计算损失函数（通常是模型预测与真实值之间的差距）对模型参数的偏导数（即梯度），然后根据梯度信息调整模型参数，以逐步减小损失。简言之，优化算法通过“反向传播”来计算梯度，然后根据这些梯度更新模型的参数，直到损失最小化。

步骤：

1. 前向传播（Forward Pass）：
   • 输入数据通过模型进行计算，得到预测结果。
   • 计算预测结果和真实标签之间的差距，这个差距就是损失函数。

输入数据经过神经网络的每一层依次计算，最终得到预测输出。每一层的计算通常包括线性变换（权重与输入的乘积）和非线性激活函数（如 ReLU、Sigmoid 等），公式可以表示为：
$h=\sigma (Wx+b)$
其中，$h$ 是当前层的输出，$\sigma$ 是激活函数，$W$ 是权重矩阵，$x$ 是输入向量，$b$ 是偏置项。

2. 反向传播（Backpropagation）：
   • 计算损失函数相对于模型参数的梯度。梯度表示损失函数在每个参数上的变化率，即每个参数对最终损失的影响。
   • 使用链式法则，将梯度从输出层传播回输入层，逐层计算每个参数的梯度。

反向传播是神经网络训练的核心步骤。它通过计算损失函数相对于每个参数的梯度，利用链式法则将梯度从输出层逐层传播到输入层。具体步骤如下：
计算损失函数的梯度：首先计算损失函数对输出层的梯度。
逐层传播梯度：利用链式法则，计算每一层的梯度。对于隐藏层，梯度计算公式为：
$\frac{\partial L}{\partial W}=\frac{\partial L}{\partial h}\cdot \frac{\partial h}{\partial W}$
其中，$\frac{\partial L}{\partial h}$ 是损失函数对当前层输出的梯度，$\frac{\partial h}{\partial W}$ 是当前层输出对权重的梯度。

3. 参数更新（Parameter Update）：

   • 通过优化算法（如梯度下降）来更新模型参数。梯度下降的核心思路是沿着梯度的反方向更新参数，因为梯度指示了损失函数增长的方向。
   • 参数更新的公式一般为：
     $$\theta =\theta -\eta \cdot {\nabla }_{\theta }L(\theta )$$
     其中，$\theta$是模型的参数，$\eta$是学习率，${\nabla }_{\theta }L(\theta )$是损失函数对参数的梯度。

4. 迭代训练（Iteration）：

   • 通过多次前向传播和反向传播，模型的参数会逐步更新，损失逐步减小，最终达到一个局部或全局最优。

训练过程通常包括多个 epoch（遍历整个数据集的次数），并在每个 epoch 中对数据进行多次小批量训练。