反向传播常用优化器

文章作者：佚名人气：发表时间：2024-05-20 19:53:41

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，其反向传播过程与其他神经网络模型类似，但也有一些特殊之处。在Transformer中，反向传播的过程可以分为两个阶段：计算梯度和更新参数。计算梯度的过程与其他神经网络模型类似，通过链式法则将误差从输出层向输入层传播，并计算每个参数的梯度。更新参数的过程则使用优化器来完成，常用的优化器包括Adam、SGD等。需要注意的是，在Transformer中，由于存在多头注意力机制和残差连接，反向传播的过程需要对这些机制进行特殊处理。具体来说，多头注意力机制需要对不同头的注意力权重进行加权平均，而残差连接需要将误差从输出层直接传递到输入层。