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网络架构概述

本文探讨的深层神经网络结构如下：

• 输入层：3个神经元
• 第一隐藏层：5个神经元
• 第二隐藏层：5个神经元
• 第三隐藏层：3个神经元
• 输出层：1个神经元

数学符号定义

符号	含义	维度
$X$	输入数据	$3\times 1$
$W^{[1]}$	第一层权重	$5\times 3$
$b^{[1]}$	第一层偏置	$5\times 1$
$Z^{[1]}$	第一层线性输出	$5\times 1$
$A^{[1]}$	第一层激活输出	$5\times 1$
$W^{[2]}$	第二层权重	$5\times 5$
$b^{[2]}$	第二层偏置	$5\times 1$
$Z^{[2]}$	第二层线性输出	$5\times 1$
$A^{[2]}$	第二层激活输出	$5\times 1$
$W^{[3]}$	第三层权重	$3\times 5$
$b^{[3]}$	第三层偏置	$3\times 1$
$Z^{[3]}$	第三层线性输出	$3\times 1$
$A^{[3]}$	第三层激活输出	$3\times 1$
$W^{[4]}$	输出层权重	$1\times 3$
$b^{[4]}$	输出层偏置	$1\times 1$
$Z^{[4]}$	输出层线性输出	$1\times 1$
$A^{[4]}$	输出层激活输出	$1\times 1$

前向传播机制

前向传播是数据从输入层流向输出层的过程，计算步骤如下：

数学公式表示

1. 第一隐藏层：
   $Z^{[1]}=W^{[1]}X+b^{[1]}$
   $A^{[1]}=g^{[1]}(Z^{[1]})$

2. 第二隐藏层：
   $Z^{[2]}=W^{[2]}{A}^{[1]}+b^{[2]}$
   $A^{[2]}=g^{[2]}(Z^{[2]})$

3. 第三隐藏层：
   $Z^{[3]}=W^{[3]}{A}^{[2]}+b^{[3]}$
   $A^{[3]}=g^{[3]}(Z^{[3]})$

4. 输出层：
   $Z^{[4]}=W^{[4]}{A}^{[3]}+b^{[4]}$
   $A^{[4]}=\sigma (Z^{[4]})$

其中：

• $g^{[1]},g^{[2]},g^{[3]}$ 为隐藏层激活函数（如ReLU, tanh）
• $\sigma$ 为输出层激活函数（如sigmoid）

反向传播机制

反向传播通过链式法则计算损失函数对各参数的梯度，从输出层向输入层反向传播误差：

梯度计算公式

1. 输出层梯度：
   $d{Z}^{[4]}=A^{[4]}-Y$
   $d{W}^{[4]}=\frac{1}{m}d{Z}^{[4]}(A^{[3]}{)}^T$
   $d{b}^{[4]}=\frac{1}{m}\sum d{Z}^{[4]}$

2. 第三隐藏层梯度：
   $d{A}^{[3]}=(W^{[4]}{)}^{T}d{Z}^{[4]}$
   $d{Z}^{[3]}=d{A}^{[3]}\odot g^{[3]\prime }(Z^{[3]})$
   $d{W}^{[3]}=\frac{1}{m}d{Z}^{[3]}(A^{[2]}{)}^T$
   $d{b}^{[3]}=\frac{1}{m}\sum d{Z}^{[3]}$

3. 第二隐藏层梯度：
   $d{A}^{[2]}=(W^{[3]}{)}^{T}d{Z}^{[3]}$
   $d{Z}^{[2]}=d{A}^{[2]}\odot g^{[2]\prime }(Z^{[2]})$
   $d{W}^{[2]}=\frac{1}{m}d{Z}^{[2]}(A^{[1]}{)}^T$
   $d{b}^{[2]}=\frac{1}{m}\sum d{Z}^{[2]}$

4. 第一隐藏层梯度：
   $d{A}^{[1]}=(W^{[2]}{)}^{T}d{Z}^{[2]}$
   $d{Z}^{[1]}=d{A}^{[1]}\odot g^{[1]\prime }(Z^{[1]})$
   $d{W}^{[1]}=\frac{1}{m}d{Z}^{[1]}{X}^T$
   $d{b}^{[1]}=\frac{1}{m}\sum d{Z}^{[1]}$

其中：

• $\odot$ 表示逐元素乘法（Hadamard积）
• $g^{\prime }$ 为激活函数的导数
• $m$ 为样本数量

激活函数导数

1. Sigmoid导数

$${\sigma }^{\prime }(z)=\sigma (z)(1-\sigma (z))$$

2. Tanh导数

$${\tanh }^{\prime }(z)=1-{\tanh }^2(z)$$

3. ReLU导数

$${\text{ReLU}}^{\prime }(z)=\{\begin{array}{ll}1& \text{if }z>0\\ 0& \text{otherwise}\end{array}$$

4. Leaky ReLU导数

$${\text{LeakyReLU}}^{\prime }(z)=\{\begin{array}{ll}1& \text{if }z>0\\ 0.01& \text{otherwise}\end{array}$$

深层网络特性

1. 层次化特征学习

2. 梯度传播挑战

• 梯度消失：深层网络中梯度指数级减小
• 梯度爆炸：深层网络中梯度指数级增大
• 解决方案：
  • 合适的权重初始化（Xavier, He）
  • 批归一化（Batch Normalization）
  • 残差连接（Residual Connections）

3. 参数规模分析

层	权重数量	偏置数量	总参数
输入→隐藏1	5×3=15	5	20
隐藏1→隐藏2	5×5=25	5	30
隐藏2→隐藏3	3×5=15	3	18
隐藏3→输出	1×3=3	1	4
总计	58	14	72

深层网络优势

1. 表征能力：指数级增强的特征表示能力
2. 层次抽象：自动学习从低级到高级的特征层次
3. 模式识别：对复杂模式的识别能力远超浅层网络
4. 通用性：适用于各种数据类型（图像、文本、语音）

传播过程总结

前向传播

反向传播

深层神经网络通过多层次的非线性变换构建强大的特征表示能力，前向传播实现复杂函数映射，反向传播通过链式法则高效计算梯度，二者协同工作使网络能够学习高度复杂的输入-输出关系。