728x90 반응형 chain rule1 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 Chapter5 - 오차역전파법 Chain Rule z = t^2, t = x + y라 하면 계산 그래프로 나타내면 다음과 같다. 덧셈노드 역전파 상류의 값이 그대로 하류로 간다. 곱셈노드 역전파 상류의 값에 순전파 때의 입력 신호들을 서로 바꾼 값을 곱해서 하류로 간다. Affine Layer - 계산(행렬의 곱과 편항의 합)하는 계층 차원을 맞추기 위해 transpose 할 수도 있다. 배치용 Affine 계층 - 데이터를 N개 묶어 순전파 하는 경우에 대한 배치(Batch)용 Affine 사진 출처 https://mathsathome.com/chain-rule-differentiation/ https://velog.io/@kyj93790/%EB%B0%91%EB%B0%94%EB%8B%A5%EB%B6%80%ED%84%B0-%EC%8B.. 2022. 6. 25. 이전 1 다음 728x90 반응형
