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深度学习入门（一）：神经网络基础

news 2026/4/2 18:38:03

一、深度学习概念

1、定义

通过训练多层网络结构对位置数据进行分类或回归，深度学习解决特征工程问题。

在这里插入图片描述

2、深度学习应用

  • 图像处理
  • 语言识别
  • 自然语言处理

在移动端不太好，计算量太大了，速度可能会慢
eg.医学应用、自动上色

3、例子

使用k最近邻进行判断时，背景主导是最大的问题，因为我们关注的是主体（主要成分）

二、神经网络基础

1、线性函数

例如输入一个小猫图片，通过 f ( x , W ) f(x,W) f(x,W)得到每个类别的得分：
在这里插入图片描述

f ( x , W ) f(x,W) f(x,W)中每个像素点的权重参数不同：
10 10 10：10种分类
b b b：偏置项（微调操作）
w w w：权重参数
在这里插入图片描述

2、损失函数

正则化惩罚项：减轻某个及其突出特征的重要性
损失函数=数据损失+正则化惩罚项

在这里插入图片描述

3、Softmax分类器

我们关注属于正确类别概率值，越接近于1，损失越小，因此用对数函数求损失值。

e x ex exp： e x e^{x} ex次方，用于放大映射
n o r m a l i z e normalize normalize：归一化
L i L_i Li​：实际损失值

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