请用伪代码描述基于随机梯度下降更新参数的反向传播算法
时间: 2023-03-13 07:43:20 浏览: 47
伪代码如下:1. 输入:训练集数据,模型参数,学习率2. 迭代:a. 前向传播:计算模型的输出b. 计算损失:计算模型的损失函数c. 反向传播:计算参数的梯度d. 更新参数:使用随机梯度下降更新参数3. 输出:模型参数
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用伪代码描述基于随机梯度下降更新参数的反向传播算法
基于随机梯度下降更新参数的反向传播算法的伪代码如下:// 初始化参数
parameters = 初始化参数()// 循环
对于每一个训练样本:
// 前向传播
y_pred = 前向传播(parameters)
// 计算损失
loss = 计算损失(y_pred)
// 反向传播
反向传播(parameters)
// 更新参数
parameters = 更新参数(parameters)// 结束循环
返回参数
用伪代码表述随机梯度下降法的训练算法
Sure,这里是随机梯度下降法的训练算法的伪代码:
```
1. 初始化权重参数
2. 进入训练循环
for epoch in range(num_epochs):
for batch in data_loader:
3. 前向传播计算损失函数
4. 反向传播计算梯度
5. 更新权重参数
6. 在验证集上计算模型性能
7. 如果模型性能优于历史最佳,则保存模型参数
8. 训练结束,返回模型最佳参数
```