δw(
t)=−
ε∂e∂
w(t)
+αδw
(t−1
)(9)
\delta w(t)=-\varepsilon\frac+\alpha\delta w(t-1)(9)
δw(t)=
−ε∂w
(t)∂
e+α
δw(t
−1)(
9)我們知道反向傳播每次迭代的效果是這樣的:
w =w
+δw(
t)
w=w+\delta w(t)
w=w+δw
(t)我們知道,每條訓練資料都會導致訓練的過程中,
計算一次∂e∂
w(t)
\frac
∂w(t)∂
e,假如我的w
iw_i
wi初始化為0,最終的值是0.7
但是我的學習率ε
=0.0001
\varepsilon=0.0001
ε=0.00
01,一萬條資料,
epoch=1夠不夠,可能夠,也可能不夠.
因為你想啊,就假如乙個三層的神經網路
第一層和第二層之間有個w
iw_i
wi第2層和第3層之間有個w
jw_j
wj假設w在0~1之間,那麼就有1/ε
\varepsilon
ε=10000種取值,
並且層與層之間的w還得排列組合,這些排列組合雖然是根據∂e∂
w(t)
\frac
∂w(t)∂
e不斷調整w
ww的,你能確保這些層與層之間的不同w的值的組合
剛好令loss(也就是e)最小嗎?
顯然不能,所以根據梯度下降的過程,你需要很多次epoch,才有可能讓神經網路來擬合處滿足當前訓練集的模型.
一言概之,為啥需要多次epoch,
就是w =w
+δw(
t)
w=w+\delta w(t)
w=w+δw
(t)還沒來得及迭代到最終的值.
當然最終的值很可能會讓神經網路過擬合,這是後話.
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