בקיצור, אתה לא יכול לבצע הפצה לאחור אם אין לך פונקציה אובייקטיבית. לא יכולה להיות לך פונקציה אובייקטיבית אם אין לך מדד בין ערך חזוי לערך מסומן (ממשי או נתוני אימון). אז כדי להשיג "למידה ללא פיקוח", יתכן שתפטר מהיכולת לחשב שיפוע.
מהן המגבלות של התפשטות לאחור?
חסרונות של אלגוריתם התפשטות גב:
זה מסתמך על קלט לביצוע בבעיה ספציפית. רגיש לנתונים מורכבים/רועשים. הוא צריך את הנגזרות של פונקציות ההפעלה עבור זמן עיצוב הרשת.
איך מתקנים הפצה לאחור?
תהליך התפשטות לאחור ב-Deep Neural Network
- ערכי קלט. X1=0.05. …
- משקל התחלתי. W1=0.15 w5=0.40. …
- Bias Values. b1=0.35 b2=0.60.
- ערכי יעד. T1=0.01. …
- Forward Pass. כדי למצוא את הערך של H1 נכפיל תחילה את ערך הקלט מהמשקולות כ. …
- מעבר אחורה בשכבת הפלט. …
- מעבר אחורה בשכבה נסתרת.
האם ההפצה לאחור יעילה?
הפצה לאחור הוא יעיל, מה שמאפשר לאמן רשתות רב-שכבתיות המכילות נוירונים רבים תוך עדכון המשקולות כדי למזער אובדן.
איזו בעיה פותרת התפשטות לאחור בעת עבודה עם רשתות עצביות?
בהתאמת רשת עצבית, התפשטות לאחור מחשבת השיפוע שלפונקציית ההפסד ביחס למשקלים של הרשת עבור דוגמה אחת של קלט–פלט, ועושה זאת ביעילות, בניגוד לחישוב ישיר נאיבי של הגרדיאנט ביחס לכל משקל בנפרד.
