複数の出力を持つバックプロパゲーション

Question

現在、ニューラルネットワークモジュールを作成しています。しかし、複数の出力を持っているときは、損失関数を計算するために各出力の誤差を合計するように指示されました。これは意味がありません。なぜなら今はシナプス/体重がエラー。 たとえば、2 1 | 2（入力、非表示、出力）という形のNNがあります。 隠れ層のニューロンは、いくつかの重みによって各出力ニューロンに接続されています。現在、各出力ニューロンに対して前方に伝播してエラーを受け取り、この誤差を合計すると、隠れ層のニューロンに接続された各重みが正確に同じ量だけ調整されます。私が間違っている場合や、何か間違ったことを理解していれば誰かがいますか？

Answer 1

私は誤解していると思いますが、損失関数は通常、バックプロパゲーションの各出力に対して個別に計算されます。進捗状況を追跡するための出力の合計エラーを知りたい場合は、そのエラーの合計を使用することができます。