第三章：神经网络入门

神经网络剖析

多个层链接在一起组成了网络，将输入数据映射为预测值。然后损失函数将这些预测值与目标进行比较，得到损失值，用于衡量网络预测值与预期结果的匹配程度。优化器使用这个损失值来更新网络的权重。

层：深度学习的基础组件

层是一个数据处理模块，将一个或多个输入张量转换为一个或多个输出张量。有些层是无状态的，但大多数的层是有状态的，即层的权重。权重是利用随机梯度下降学到的一个或多个张量，其中包含网络的知识。

不同的张量格式与不同的数据处理类型需要用到不同的层。例如，简单的向量数据保存在形状为 (samples, features) 的 2D 张量中，通常用密集连接层［densely connected layer，也叫全连接层（fully connected layer）或密集层（dense layer），对应于 Keras 的 Dense 类］来处理。序列数据保存在形状为 (samples, timesteps, features) 的 3D 张量中，通常用循环层（recurrent layer，比如 Keras 的 LSTM 层）来处理。图像数据保存在 4D 张量中，通常用二维卷积层（Keras 的 Conv2D）来处理。

模型：层构成的网络

深度学习模型是层构成的有向无环图。最常见的例子就是层的线性堆叠，将单一输入映射为单一输出。一些常见的网络拓扑结构如下，双分支（two-branc