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深度學(xué)習(xí)如何改進(jìn)（二）
2019-02-20
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我們在上一篇文章中給大家介紹了關(guān)于深度學(xué)習(xí)中的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)知識，而前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最樸素的一個內(nèi)容，這是因為前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識是比較簡單的。而我們在上一篇文章中給大家提到了一個方法，那就是梯度下降法，在這篇文章中我們就給大家介紹一下這些知識。


首先，梯度下降法就是求出所需參數(shù)的極值，使損失最小化。當(dāng)然，在求取參數(shù)的過程中，無論是取任何值，難以避免產(chǎn)生的是一個誤差值，在訓(xùn)練過程中，工程師們會引入一個損失函數(shù)Loss，而上述的梯度下降求取參數(shù)最優(yōu)解的同時便是求出最小損失函數(shù)的過程。


而在訓(xùn)練的過程中，有兩個主要環(huán)節(jié)，一個是訓(xùn)練集訓(xùn)練，另一個是驗證集測試。從名字我們可以看出來，訓(xùn)練集訓(xùn)練是搭建最合適模型所需，驗證集測試是檢驗所搭建模型是否合適使用。而在檢驗的過程中，可能會出現(xiàn)過擬合問題，深度學(xué)習(xí)中高維的分類器，可能使模型過度擬合，降低模型的準(zhǔn)確性——驗證集驗證過程中會基于Loss損失函數(shù)和準(zhǔn)確率來判斷是否在較優(yōu)的準(zhǔn)確度。當(dāng)然，模型搭建完以后，并不是萬事大吉了，在搭建模型完成后，還有第三步，就是用測試集，檢驗搭建模型的效用。


一個基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流程框架會在訓(xùn)練處理中引入的比較核心的思維。在學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的過程中，我們會很容易發(fā)現(xiàn)，基于上述提到的最基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，開發(fā)者們是一一針對工程實踐時，遇到的瓶頸，找到相應(yīng)的解決辦法。而這些辦法，慢慢建立成為新的落地模型。所以，我們是可以基于最簡單網(wǎng)絡(luò)模型，再進(jìn)一步了解這些更新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的特性和屬性的，而這些模型，既可以解決最基本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法突破的部分問題，同時，也面臨著其他具體的局限。那么局限是什么呢？在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中比較明顯，在和之前的相比，神經(jīng)元可響應(yīng)一部分覆蓋范圍的周圍單元、通關(guān)權(quán)值共享的方式使得下一層工作量大大較少。


從這篇文章中我們不難發(fā)現(xiàn)梯度下降法是一個十分重要的內(nèi)容，而梯度下降法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)中都是十分常見的，在后面的文章中我們繼續(xù)為大家介紹一下這些內(nèi)容。

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