loss_res.backward()是什么意思
时间: 2023-06-04 11:05:52 浏览: 52
"loss_res.backward()"是PyTorch中反向传播算法的一部分,它用于计算神经网络中每个权重参数对损失函数的影响程度,并根据影响大小调整这些参数,从而优化模型的性能。简而言之,它是用于计算网络权重的梯度并进行参数更新的步骤。
相关问题
loss_res.backward()中的res是什么意思
res是指模型输出和目标输出之间的误差,也称为损失(loss)。在反向传播算法中,通过计算损失函数对模型参数的偏导数来更新模型参数。因此,loss_res.backward()的作用是计算损失函数(loss)对模型参数的梯度,然后更新模型参数。
loss_res.backward()中的loss_res.是什么意思
loss_res是计算得到的神经网络输出结果与实际值之间的差距,也叫做损失(loss)。.backward()是反向传播算法的一个方法,用于计算损失函数对神经网络参数的梯度,并将梯度反向传播到网络中各个参数,用于参数的优化更新。