深度学习中反向传播算法：以 PyTorch 为例

人工智能

2023-09-10 15:30:14

在深度学习中，反向传播算法 (BP) 是一种至关重要的技术，它允许神经网络通过最小化损失函数来学习并改进其预测。本文将使用 PyTorch 作为示例，深入探讨反向传播算法的工作原理和具体实现。

反向传播算法

反向传播算法是一种通过计算损失函数对每个权重的梯度，进而更新神经网络权重的方法。它通过以下步骤工作：

前向传播： 输入样本通过神经网络，产生输出预测。
计算损失： 将网络预测与真实标签进行比较，计算损失函数的值。
反向传播： 使用链式法则计算损失函数对每个权重的梯度。
权重更新： 使用梯度下降法或其他优化算法更新网络权重，以最小化损失函数。

PyTorch 中的反向传播

PyTorch 提供了 backward() 方法，它自动执行反向传播过程。要使用 backward() 方法，需要：

将神经网络定义为 PyTorch 模型。
指定损失函数。
调用 backward() 方法计算梯度。
使用 optimizer.step() 方法更新权重。

以下是 PyTorch 中反向传播的一个示例：

import torch

model = torch.nn.Linear(1, 1)
loss_fn = torch.nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(1000):
    # 前向传播
    y_pred = model(x)
    
    # 计算损失
    loss = loss_fn(y_pred, y)
    
    # 反向传播
    loss.backward()
    
    # 权重更新
    optimizer.step()