52、卷积神经网络中正则化技术的敏感性分析

卷积神经网络中正则化技术的敏感性分析

1. 神经网络简介

人工神经网络是一种高效的推理系统，其主要灵感来源于生物神经网络的概念。它由大量的单元组成，这些单元以系统的方式相互连接，以便在它们之间进行数据传输。这些单元类似于神经元或节点，是基本的计算单元，参与多处理环境。

每个节点通过连接链路与其他节点相连，每条连接链路都有一个权重，该权重是输入信号的有效因子。权重对于神经元解决特定问题至关重要，因为它通常会刺激或抑制神经元传输的信号。每个神经元都有一个独特的内部状态，称为激活信号。将输入信号和激活函数结合进行一次计算后，就可以将输出信号发送到其他神经节点或单元。

神经网络的广义数学方程为：$Y_i = \sum_{j} w_{ij}X_j$ ，其中 $Y_i$ 是节点的输出，$w_{ij}$ 是权重，$X_j$ 是节点的输入。

模型的学习与持续更新给定神经网络配置中神经元或节点之间连接的权重相关。学习方法主要有三种类型：无监督学习、监督学习和强化学习。

2. 研究动机

一些机器学习算法并非适用于所有类型的数据。例如，线性回归、岭回归和套索回归不适用于分类数据，它们仅适用于数值数据。当优化决策系统时，模型可能会涉及分类值。在这种情况下，基于神经网络的优化技术适用于所有类型的数据。

根据应用场景的不同，我们有不同类型的神经网络。对于图像应用，可以使用卷积神经网络（CNN）；对于文本和音频应用，可以使用循环神经网络（RNN）。

3. 文献综述

由多个层构建的人工神经网络被称为深度学习。这是处理大量数据在各层之间传播的有效工具。深度隐藏层的重要性最近在模式识别和人