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重みの勾配について【深層学習青本】

amayan

総合スコア9

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深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

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投稿2019/08/07 15:17

現在、深層学習の青本の勉強をしています。
6.7の勾配計算に関する質問です。

問題の部分

イメージ説明
イメージ説明

質問内容

上記の画像のTrまでは理解できました。
誤差関数を重みで微分して誤差勾配を求め、重みの更新をしていくというのを4章誤差逆伝播で知り、誤差の勾配を出す理由は分かったのですが、今回の重みWの勾配を求めるのはどういう理由からでしょうか。またδについて、hの勾配を求める理由、6.5式についてもご教示願います。よろしくお願いします。

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重みWの勾配を求めるのはどういう理由からでしょうか

勾配法で損失関数の値が小さくなるように重みを更新するには、損失関数に対する各重みの偏微分係数を求める必要があるからです。

またδについて、hの勾配を求める理由、6.5式についてもご教示願います。

畳み込み層の重みが h なので、h の偏微分係数を求めています。

また、逆伝搬時のこの層の次の層 (順伝搬なら1つ前の層) の重みの偏微分係数を計算する際に、この層のデルタの値が必要なので、式 (6.5) で計算しています。

畳み込み層の逆伝搬についてはこちらのサイトがわかりやすかったです。

数式で書き下す Convolutional Neural Networks (CNN) - Yusuke Sugomori's Blog

投稿2019/08/09 10:42

編集2019/08/09 10:59
tiitoi

総合スコア21956

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