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首頁(yè)精彩閱讀深度學(xué)習(xí)如何改進(jìn)（二）
深度學(xué)習(xí)如何改進(jìn)（二）
2019-02-20
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我們?cè)谏弦黄恼轮薪o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(shí)，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(gè)內(nèi)容，這是因?yàn)榍梆?a href='/map/shenjingwangluo/' style='color:#000;font-size:inherit;'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)是比較簡(jiǎn)單的。而我們?cè)谏弦黄恼轮薪o大家提到了一個(gè)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(shí)。


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(guò)程中，無(wú)論是取任何值，難以避免產(chǎn)生的是一個(gè)誤差值，在訓(xùn)練過(guò)程中，工程師們會(huì)引入一個(gè)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(shí)便是求出最小損失函數(shù)的過(guò)程。


而在訓(xùn)練的過(guò)程中，有兩個(gè)主要環(huán)節(jié)，一個(gè)是訓(xùn)練集訓(xùn)練，另一個(gè)是驗(yàn)證集測(cè)試。從名字我們可以看出來(lái)，訓(xùn)練集訓(xùn)練是搭建最合適模型所需，驗(yàn)證集測(cè)試是檢驗(yàn)所搭建模型是否合適使用。而在檢驗(yàn)的過(guò)程中，可能會(huì)出現(xiàn)過(guò)擬合問(wèn)題，深度學(xué)習(xí)中高維的分類器，可能使模型過(guò)度擬合，降低模型的準(zhǔn)確性——驗(yàn)證集驗(yàn)證過(guò)程中會(huì)基于Loss損失函數(shù)和準(zhǔn)確率來(lái)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(wàn)事大吉了，在搭建模型完成后，還有第三步，就是用測(cè)試集，檢驗(yàn)搭建模型的效用。


一個(gè)基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流程框架會(huì)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(guò)程中，我們會(huì)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(kāi)發(fā)者們是一一針對(duì)工程實(shí)踐時(shí)，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(jiǎn)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(wú)法突破的部分問(wèn)題，同時(shí)，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(gè)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(jiàn)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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