神经网络算法的可调参数

神经网络算法中，可调参数是指模型训练过程中可以调整的数值，它们决定了网络的结构和行为。 这些参数通过反向传播算法进行优化，以最小化模型输出与预期输出之间的误差。
1. 权重和偏置
权重和偏置是神经网络中连接层和层之间的可调参数。
权重 (w)：权重表示神经元之间的连接强度。 它们决定了前一层神经元输出对下一层神经元激活的贡献程度。
偏置 (b)：偏置是添加到神经元激活函数中的常数。 它调整神经元对输入的敏感度。
2. 网络结构
神经网络的结构也通过可调参数来定义。
层数 (L)：层数表示网络中隐藏层和输出层之间的数量。
每个隐藏层的神经元数量 (N)：这决定了每个隐藏层的大小和网络的计算能力。
3. 激活函数
激活函数将加权和输入到神经元的非线性函数。 可调参数可以存在于这些函数中。
斜坡下降率 (α)：ReLU 激活函数的斜坡。
最大输出 (β)：Sigmoid 激活函数的极值。
4. 正则化超参数
正则化技术添加到损失函数中，以防止过拟合。 可调参数可用于调整正则化强度。
L1 正则化强度 (λ_1)：L1 正则化中惩罚权重绝对值的因子。
L2 正则化强度 (λ_2)：L2 正则化中惩罚权重平方值的因子。
5. 优化器超参数
优化器算法用于更新网络的可调参数。 可调参数包括：
学习率 (η)：控制权重和偏置更新幅度的因子。
动量 (γ)：Exponential Moving Average (EMA) 中的平滑因子，用于平滑梯度更新。
AdaGrad/RMSprop 学习率衰减率 (γ)：Adaptive Gradient Algorithms (AdaGrad/RMSprop) 中的衰减因子，用于调整每个参数的学习率。
选择可调参数
选择最优的可调参数至关重要，因为它会影响神经网络模型的性能。 选择过程通常涉及超参数调整，通过网格搜索或贝叶斯优化等技术找到最优设置。