5、深度学习基础与机器翻译中的对偶学习

深度学习基础与机器翻译中的对偶学习

1. 深度学习基础

在深度学习中，为了最小化 L2 范数正则化损失，需要最小化模型参数的范数。通过 L2 范数正则化，我们倾向于选择具有较小范数和较小模型容量的模型，这是处理过拟合的直接方法。L1 范数是各个参数绝对值的总和，也广泛用于范数惩罚，公式为：
[
\Omega(\theta) = ||\theta|| 1 = \sum {i}|\theta_i|
]
L1 范数正则化意味着我们希望模型具有稀疏性，即学习一个尽可能少非零权重的模型。

近年来，人工神经网络在计算机视觉、语音处理、自然语言处理和游戏等多个领域取得了巨大的实际成功，这主要归功于其层数的增加，即深度神经网络。以 ImageNet 数据集为例，神经网络的图像分类准确率与网络深度密切相关。2012 年引入的 8 层 AlexNet 显著提高了准确率，将传统浅层模型的错误率从 25.8% 降低到 16.4%，2015 年引入的 152 层 ResNet 进一步将错误率降低到 3.57%，超过了人类 5.1% 的错误率。

从理论角度来看，研究人员从多个方面试图理解深度神经网络成功的原因：
- 表达能力 ：早期研究表明神经网络具有通用逼近性质，但无法解释为什么深度网络比浅层网络更好。近期研究发现，浅层网络需要指数级数量的神经元来逼近某些函数，而深度网络则更具表达能力，仅需要多项式数量的神经元即可。
- 优化角度 ：深度神经网络具有高度非凸和高维的特点，找到一般非凸函数的全局最小值是 NP 难问题。然而，设计良好的特定架构的深度神经