31、深度学习与图像识别：从基础到应用

深度学习与图像识别：从基础到应用

1. 深度学习优化技术与学习率设置

在处理大型数据集时，一阶优化技术，如梯度下降法，因其计算量少且能相对快速地收敛到较好的解决方案而被广泛使用。

学习率是优化器中一个关键的可调参数，它代表代码更新网络权重的速率。学习率的设置至关重要，若设置过低，神经网络学习时间会极长；若设置过高，权重更新会不稳定，网络难以收敛到好的解决方案。选择合适的学习率颇具挑战，因为可尝试的值范围从 0.000001 到 100，且不同优化器的最佳值不同，还依赖于数据类型。通常需要通过不断测试不同组合，才能找到最适合训练神经网络的学习率。

2. 深度学习与其他 AI 形式的差异

尽管人工智能领域资源丰富，如大量数据、强大的计算硬件以及充足的投资，但人们可能仍对深度学习背后的技术持怀疑态度。深度学习所使用的神经网络比过去拥有更多的神经元和隐藏层，与过去简单的浅层网络形成对比。

深度学习并非简单地对旧技术（如感知机）进行重新包装。它之所以效果更好，是因为充分利用了强大的计算机和更优质的数据，带来了技术能力的质的飞跃和令人惊叹的新应用，使传统的神经网络焕发出新的活力。

3. 深度学习的发展与挑战

深度学习技术的基础早已存在，但直到现在才蓬勃发展。虽然计算机性能提升和大量数据的获取是重要因素，但过去深度学习还面临一个关键技术问题——梯度消失问题，这使得神经网络难以拥有足够的层数来执行复杂任务。

梯度消失是指在神经网络中传递信号时，信号迅速衰减至接近零，无法通过激活函数。这是由于神经网络中的链式乘法，每次小于零的乘法会使输入值迅速减小，而激活函数需要足够大的值才能让信号通过。离