模板wordpress演示站怎么做,新郑网络推广外包,哪个做网站公司好,WordPress插件引入一、概念全连接层一般在网络的最后部分做分类输出#xff0c;全连接层的有m个输入和n个输出#xff0c;每一个输出都和所有的输入相连#xff0c;相连的权重w都是不一样的#xff0c;同时每一个输出还有一个bias。二、前向全连接假设输入是4#xff0c;输出是4#xff0c…一、概念全连接层一般在网络的最后部分做分类输出全连接层的有m个输入和n个输出每一个输出都和所有的输入相连相连的权重w都是不一样的同时每一个输出还有一个bias。二、前向全连接假设输入是4输出是4每个输出点都有一个输入点的参数一共4x416个w参数每个输出点都有一个b参数一共4个b参数。前向全连接的定量分析如下算力 FlopsBPE byte per elementinput feature M*bpeoutput feature N*bpew参数 *bpeb参数 N*bpe可以看到全连接层的w参数是input feature的N倍输入带宽主要被参数占据。三、反向全连接gradient传递反向全连接是有两个2部分一个是gradient的传递已知 ,求 为前一层的参数gradient求解准备。另外是参数gradient求解已知 ,求 和 从而得到参数的更新值。假设输入是4输出是4每个输出点都有一个输入点的参数一共4x416个w参数每个输出点都有一个b参数一共4个b参数。反向全连接gradient传递的过程如下根据前向公式和求导法则很容易得出可以看到weight矩阵进行了转置记为 算力为 2MN Flops三、反向全连接参数gradient求解参数w gradient求解已知 ,求 为 其中input feature进行了转置算力为 MN mul参数b gradient求解已知 ,求 为 两者就是相等的关系
