标签： neural-network backpropagation
我对深度学习中使用的反向传播算法有疑问。
当我们有 n 训练样本时，我应该如何更新权重？
请指导我什么是合理的程序。
谢谢， 阿夫欣
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两种方法都是正确的。它们分别被称为“在线”和“离线”学习。
在线机器学习用于数据以顺序方式提供的情况（维基百科上定义的摘录）。
当一个人可以同时访问整个训练数据集时，可以使用离线或“批量”学习。使用批量学习的一个优点是提高了对局部最优的免疫力，但这是以增加网络训练成本为代价的（网络通常需要额外的反向传播迭代）。