backward supervision的意思|示意
反向监控
backward supervision的用法详解
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英语单词backward supervision指的是监督以反向传播的方式在机器学习中进行训练。它在机器学习中极其重要，因为它可以更有效地识别样本，它可以有效地识别异常样本， 并更有效地完成对大量数据的处理。与无监督学习相比，包含有backward supervision的机器学习可以更有效地控制训练数据和模型。
backward supervision使用反向传播算法及其变种，这些反向传播算法使用经典错误反馈机制来计算一个或多个模型参数的偏差和损失函数。Backward supervision 是以类别预测或回归预测为目标进行训练的。
训练过程中，首先选择一个相应的模型，然后将模型与输入数据结合，利用经典的错误反馈机制来计算模型参数的偏差和损失函数。最后，根据模型和数据的输入，更新模型参数，以改进模型的性能。
简而言之，backward supervision是反向传播的机器学习领域的一种关键的监督学习方法，它可以更有效地识别样本，有效地识别异常样本，并有效地处理大量数据。
'backward supervision相关短语
1、 backward supervision path 回程信号通路