第648章 权重参数的学习过程，用故事解释[第1页/共2页]

? 如果高度反而上升，你会重新调剂方向。

这个蛋糕代表了模型的第一次瞻望成果，而你用的食材比例就是模型的初始权重参数。

把机器学习中的权重参数学习设想成一小我在黑暗中寻觅山顶的过程。

第五步：权重更新——调剂配方

? 如果蛋糕太甜 → 糖的比例太高，申明糖的“权重”过大。

? 目标山顶：最低的丧失函数。

用比方解释：权重参数学习的过程

这一步对应于梯度降落，你调剂权重参数，使下一次的丧失变小。

? 前向传播是你烤出蛋糕并让评委咀嚼的过程。

? 每走一步，你都会评价本身与山顶的间隔（就像模型在计算瞻望偏差）。

3. 计算丧失：测量高度差

第二步：前向传播——评委咀嚼蛋糕

? 多次迭代是不竭尝试和优化，终究达到最好状况。

? 练习数据是甜点比赛中的食材，模型通过这些数据不竭学习如何优化蛋糕配方。

? 减少糖：让蛋糕不那么甜。

总结

? 你的起点：模型的初始权重参数。

通过如许的故事和比方，信赖你对机器学习中权重参数学习的道理有了更加直观的了解！

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比如：

? 权重更新是你按照反应改进配方的过程。

? 权重参数是配方中的糖、面粉、鸡蛋的比例，它们决定终究的口感。

? 如果高度敏捷降落，你晓得这是精确的方向，就持续进步。

你带着一个测高仪，随时测量当前位置与山顶的高度差。这个高度差越小，你就越靠近目标。

? 如果阵势变陡了，申明你能够走错方向了。

你被蒙上眼睛，放在一座未知的山脚下。你不晓得山顶在那里，只能仰仗直觉挑选一个方向解缆。

评委们尝了一口你的蛋糕，给出了反应。味道能够太甜、太干或者不敷坚固。评委的评分就是丧失函数，它奉告你蛋糕和完美口感之间的差异。

? 高度测量让你晓得本身需求持续调剂方向。

5. 权重更新：调剂法度

? 减少面粉：让蛋糕更坚固。

第一步：初始化——第一次尝试配方

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? 如果蛋糕太硬 → 面粉太多，能够需求减少面粉的“权重”。

1. 初始化：瞽者探路

? 如果蛋糕不敷香 → 鸡蛋或牛奶的比例太少，增加它们的“权重”会更好。

? 高度差就是丧失函数。

你按照评委的评分计算出蛋糕的失利程度。这近似于机器学习顶用丧失函数来衡量瞻望成果和实在成果的差异。

故事背景：烘焙比赛中的甜点大师

2. 前向传播：一步步行走

? 如果阵势变陡峭或向下，申明你能够朝着精确的方向进步。