C++의 피드 포워드 백 프로 퍼 게이트 네트워크에서 작업하고 있지만 제대로 작동하지 않는 것처럼 보입니다. 내가 기반으로 삼고있는 네트워크는 크로스 엔트로피 오류 기능을 사용하고 있습니다. 그러나, 나는 그것에 익숙하지 않다. 그리고 비록 내가 그것을 보려고 노력하고있다라고해도 나는 아직도 확실하지 않다. 때로는 쉽게, 때로는 어려워 보입니다. 네트워크는 다항 분류 문제를 해결할 것이며 내가 이해하는 한, 교차 엔트로피 오차 함수는 이러한 경우에 적합합니다. 작동 원리를 알고있는 누군가?교차 엔트로피 오류 함수는 일반적인 역 전파 알고리즘에서 어떻게 작동합니까?
아, 그래, 좋은 'backpropagation. 그것의 기쁨은 당신이 사용하는 오류 기능을 차별화 할 수있는 한 실제로 중요하지 않다는 것입니다. 각 출력 단위에 대해 교차 엔트로피를 계산하는 방법을 알고 있으면 (wiki article 참조), 그 함수의 편미분을 취하여 숨겨진 계층에 대한 가중치를 찾고 입력 계층에 대한 가중치를 다시 찾습니다.
그러나 귀하의 질문이 구현에 관한 것이 아니라 교육의 어려움에 관한 것이라면, 귀하는 귀하의 업무를 잘 처리 할 수 있습니다. 다른 오류 함수는 여러 가지 점에서 우수합니다 (오류 함수의 정의에 따라 오류를 범하는 것이 가장 좋습니다).이 문제는 학습 속도와 같은 다른 매개 변수에 의해 복합됩니다.
호프가 도움이 되었으면 다른 정보가 필요한지 알려주세요. 당신의 질문은 막연한 것이 었습니다 ...
나는 신경망에 친숙하지는 않지만 그렇다고해도 질문이 아주 모호하게 들린다. 네가 문제가 있는게 정확히 뭐야? 문제를 조금 좁힐 수 있다면 유용한 답을 얻을 가능성이 높습니다. –
글쎄, 기본적으로 나는 알고리즘이 어떻게 보이게 보이는지 모르겠다. 또는 범위를 좁히려면 오류 기울기가 어떻게 계산되며 교차 엔트로피 오류 함수를 사용하여 오류가 어떻게 역 전파됩니까? 네트워크는 시그 모이 드 활성화 기능을 사용합니다. – user353042