什么是负责任的重量?

时间:2018-04-19 12:13:13

标签: tensorflow machine-learning

我正在阅读谷歌ML速成课程,并有一个问题。 什么是体重? (我知道这是一个情节中的斜坡,但它不符合我的理解)

我也不了解体重对模型预测的影响(例如,在此playground中)

非常感谢你的帮助。

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

模型中的每一层都是一个巨大的数学函数,有许多“未知”变量。

当您构建模型时,您将构建一个怪物函数(具有数千或数百万个未知变量),从而提供输入的输出。

这样的事情:

output_tensor = huge_function(your_input_tensor,var1,var2,var3,var4.......,var10000000)

这些变量是权重。一开始,他们会收到随机值,显然你的功能会给你带来可怕的结果。

在训练时,您可以调整这些变量的值,以便提高结果。

权重就是这样的变量,你要调整模型中的变量,这样你的巨大功能就会给你带来好的结果。

权重x偏见

根据您正在阅读的内容或您正在使用的程序,它们将被称为权重。根据我上面写的内容,两者都符合描述。

但通常是:

  • 权重 - 将输入相乘
  • 偏差 - 被添加到乘法输出

因此,通常的层(当然有一些重要的区别)执行以下操作:

output_matrix = input_matrix x weights + biases 

但是,没有什么能阻止你创建自定义操作,你的变量/权重既不会增加也不会增加。