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wzjs 2025/8/8 7:24:18

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如果你要用梯度下降算法来训练一个神经网络，应该怎么做？

假设网络有一堆的参数： $\theta =\begin{Bmatrix} w_{1},w_{2},...,b_{1},b_{2},... \end{Bmatrix}$ 。首先选择一个初始的参数 $\theta ^{0}$ ，计算 $\theta ^{0}$ 对损失函数的梯度，也就是计算神经网络里面的参数 $w_{1},w_{2},...,b_{2},b_{2},...$ 对loss损失函数的导数，计算出后，更新参数 $\theta ^{1}=\theta ^{0}-\eta \bigtriangledown L(\theta ^{0})$ ；再计算 $\theta ^{1}$ 对损失函数的梯度，再更新 $\theta ^{2}$ ，以此类推.......

我们会定义一个loss损失函数，这个损失函数就是所有训练样本的预测值与真实值之间差值和，对损失函数进行梯度下降算法的公式如下：

现在我们来看一下怎么对某一笔的样本计算梯度。

对于上述的神经元，先考虑计算某一个神经元的梯度：

通过前向过程计算可得 $z=x_{1}w_{1}+x_{2}w_{2}+b$ ，对于 $\frac{\partial C}{\partial w}=\frac{\partial C}{\partial z}\frac{\partial z}{\partial w}$ 。计算 $\frac{\partial z}{\partial w}$ 是前向过程，计算 $\frac{\partial C}{\partial z}$ 是反向过程。

我们先来看下怎么计算 $\frac{\partial z}{\partial w}$ 。因为 $z=x_{1}w_{1}+x_{2}w_{2}+b$ ， $\frac{\partial z}{\partial w_{1}}=x_{1}$ ， $\frac{\partial z}{\partial w_{1}}=x_{2}$ 。对于 $\frac{\partial z}{\partial w}$ 就是看这个w前面接的是什么，那微分以后就是什么。 $w_{1}$ 前面接的输入是 $x_{1}$ ，所以求导后就是 $x_{1}$ ； $w_{2}$ 前面接的输入是 $x_{2}$ ，所以求导后就是 $x_{2}$ ，就是这样的规律。

假如给你如下图的神经网络，它里面有一大堆的参数，计算里面的 $\frac{\partial z}{\partial w}$ ，这件事非常容易。

如果有人想问你：这个 $\frac{\partial z}{\partial w}$ 是多少，你看这个w=1前面接的输入是-1，你可以瞬间告诉他 $\frac{\partial z}{\partial w}=-1$

接下来，有人想问你：，对于这个w=-1， $\frac{\partial z}{\partial w}$ 是多少，你可以很快告诉他 $\frac{\partial z}{\partial w}=0.12$

知道了怎么计算 $\frac{\partial z}{\partial w}$ ，我们现在来看看怎么计算 $\frac{\partial C}{\partial z}$ 。计算 $\frac{\partial C}{\partial z}$ 你会觉得很困难，因为z通过激活函数后得到一个输出。

假设激活函数时sigmoid函数，z通过sigmoid函数后得到a。我们知道 $\frac{\partial C}{\partial z}=\frac{\partial C}{\partial a}\frac{\partial a}{\partial z}$ ， $a=\sigma (z)$ ， $\frac{\partial a}{\partial z}$ 就是sigmoid函数的偏微分。sigmoid函数如下图绿色线所示，它的微分如蓝色线所示：

因为a会影响后面的 ${z}'$ ， ${z}'$ 会影响C；a会影响后面 ${z}''$ ， ${z}''$ 会影响C。所以 $\frac{\partial C}{\partial a}=\frac{\partial {z}'}{\partial a}\frac{\partial C}{\partial {z}'}+\frac{\partial {z}''}{\partial a}\frac{\partial C}{\partial {z}"}$ 。因为 ${z}'=aw_{3}+aw_{4}+...$ ，所以我们能很快知道 $\frac{\partial {z}'}{\partial a}=w_{3}$ ， $\frac{\partial {z}''}{\partial a}=w_{4}$ ，但是我们又很难计算 $\frac{\partial C}{\partial {z}'}$ 和 $\frac{\partial C}{\partial {z}''}$ ，因为神经网络后面可能会又其他的运算，在此，我们先假设知道 $\frac{\partial C}{\partial {z}'}$ 和 $\frac{\partial C}{\partial {z}''}$ 这两项的值。现在我们就可以计算 $\frac{\partial C}{\partial z}= {\sigma}'(z)\begin{bmatrix} w_{3}\frac{\partial C}{\partial {z}'}+w_{4}\frac{\partial C}{\partial {z}''} \end{bmatrix}$ 的值。

我们可以从另一个观点看待这个式子，如下图，其中 ${\sigma }'(z)$ 是一个常数，因为z在计算前向过程的时候就被决定好了。

回到上一个问题，我们要怎么算 $\frac{\partial C}{\partial {z}'}$ 和 $\frac{\partial C}{\partial {z}''}$ 呐？

第一个例子是我们假设橘色的这两个神经元是输出层，所以可以计算出 $\frac{\partial C}{\partial {z}'}=\frac{\partial C}{\partial y_{1}}\frac{\partial y_{1}}{\partial {z}'}$ ， $\frac{\partial C}{\partial {z}''}=\frac{\partial C}{\partial y_{2}}\frac{\partial y_{2}}{\partial {z}''}$

假设橘色的神经元并不是整个神经网络的输出，它后面还有其他的层，那应该怎么算呢？

如果我们知道 $\frac{\partial C}{\partial z_{a}}$ 和 $\frac{\partial C}{\partial z_{b}}$ ，我们就能计算出 $\frac{\partial C}{\partial {z}'}$ ，但我们现在无法计算出 $\frac{\partial C}{\partial z_{a}}$ 和 $\frac{\partial C}{\partial z_{b}}$ ，因为我们不知道后续的层是什么样的。我们可以再往下一层去看，如果绿色的神经元是输出层的话，计算 $\frac{\partial C}{\partial z_{a}}$ 和 $\frac{\partial C}{\partial z_{b}}$ 就不成问题。

实际上，我们是从输出层的 $\frac{\partial C}{\partial z}$ 开始计算的：

假设我们现在有6个神经元，现在我们要计算 $\frac{\partial C}{\partial z}$ ，如果先计算 $\frac{\partial C}{\partial z_{1}}$ 和 $\frac{\partial C}{\partial z_{2}}$ ，那就没有效率；如果先算 $\frac{\partial C}{\partial z_{5}}$ 和 $\frac{\partial C}{\partial z_{6}}$ ，就很有效率。

算出 $\frac{\partial C}{\partial z_{5}}$ 和 $\frac{\partial C}{\partial z_{6}}$ 后，就可以算出 $\frac{\partial C}{\partial z_{3}}$ 和 $\frac{\partial C}{\partial z_{4}}$ ，然后算出 $\frac{\partial C}{\partial z_{1}}$ 和 $\frac{\partial C}{\partial z_{2}}$ 。