2、深度神经网络训练全解析

深度神经网络训练全解析

1. 从大脑结构到机器学习模型

机器学习领域的最新研究为了应对复杂问题，尝试构建类似人类大脑结构的模型，也就是深度学习。深度学习在计算机视觉和自然语言处理等领域取得了显著成功，其算法不仅远超其他机器学习算法，甚至在准确率上能与人类媲美。

人类大脑的基本单位是神经元。一粒米大小的脑组织中就包含超过10000个神经元，每个神经元平均与其他神经元形成6000个连接。正是这个庞大的生物网络让我们能够感知周围世界。

神经元的核心功能是接收其他神经元的信息，以独特方式处理这些信息，并将结果传递给其他细胞。具体过程如下：
- 神经元通过类似触角的树突接收输入。
- 每个传入连接会根据使用频率动态增强或减弱（这就是我们学习新概念的方式），连接的强度决定了输入对神经元输出的贡献。
- 输入经过各自连接强度加权后，在细胞体中求和。
- 这个和会转化为新信号，通过轴突传递给其他神经元。

我们可以将对大脑神经元的功能理解转化为计算机上的人工模型。人工神经元接收若干输入 (x_1, x_2, \cdots, x_n)，每个输入乘以特定权重 (w_1, w_2, \cdots, w_n)，加权输入求和得到神经元的对数几率 (z = \sum_{i = 0}^{n} w_ix_i)，很多情况下对数几率还包含一个常数偏置项。对数几率经过函数 (f) 处理得到输出 (y = f(z))，该输出可传递给其他神经元。

用向量形式重新表达人工神经元的功能，将输入表示为向量 (x = [x_1 x_2 \cdots x_n])，权重表示为 (w = [w_1 w_2 \cdots w_n])，则神经元输出可表示为 (y