12、深度学习神经网络的学习机制解析

深度学习神经网络的学习机制解析

在深度学习领域，训练神经网络是一个核心任务。而这其中涉及到诸多重要的概念和机制，下面我们将详细探讨学习机制中的激活函数、前向传播和反向传播。

1. 学习机制概述

训练深度神经网络（DNN）的核心思想是最小化损失函数。这个函数通常由误差项和正则化项组成，误差项用于评估网络对数据集的拟合程度，正则化项则控制网络的实际复杂度，防止过拟合。整个学习过程基于对神经网络自适应参数（权重和偏置）的最优调整，信息在学习过程中的流动由前向传播和反向传播控制。

2. 激活函数

激活函数在神经网络中扮演着重要角色。它对输入的加权和进行操作，产生一个通常在上下限之间的值，就像一个数学“门”，控制着输入到神经元和输出到下一层之间的信息流动，有助于学习样本数据中的复杂模式。

2.1 非线性激活函数的重要性

• 线性激活函数的局限性 ：使用线性激活函数会使网络表现得像一个简单的线性回归模型，增加网络层数对其性能没有影响，因为两个线性函数的组合仍然是线性函数，无法处理复杂任务。
• 限制输出值 ：激活函数可以将神经元的输出值限制在一定阈值内，避免值过大导致计算困难，尤其是在训练具有数百万参数的深度网络时。

2.2 常见激活函数及其性质

激活函数	零中心性	计算成本	梯度消失问题