11、深度学习：复杂关系识别与模型设计探索

深度学习：复杂关系识别与模型设计探索

1. 深度学习可识别复杂关系

深度学习在众多领域展现出强大的识别复杂关系的能力，涉及图像、语音、文本等多种媒体和应用领域。不同媒体之间存在着转换关系，例如语音识别中的语音到文本转换，以及语言翻译中的文本到文本转换。同时，“迁移学习”使得模型能够在一个应用领域训练后迁移到相关领域。此外，模型的准确性和可解释性也是重要的考量因素。

2. 深度神经网络设计是一个搜索过程

机器学习方法通常难以达到 100% 的准确率，找到并训练一个对特定应用具有足够准确性的模型是一个漫长的过程，包括寻找合适的数据、测试不同的模型变体以及以有意义的方式评估模型。

2.1 网络超参数的选择

深度神经网络（DNN）的准确性取决于多种设计选择和控制变量。参数过多会导致过拟合，而灵活性不足则会导致欠拟合。因此，网络设计者的任务是选择合适的超参数组合，在复杂度不足和过高之间找到平衡。

网络超参数包括：
- 层数及其连接方式
- 层类型
- 每层隐藏向量的长度
- 激活函数类型
- 正则化超参数
- 损失函数类型
- 其他

优化超参数包括：
- 优化方法类型
- 全局学习率
- 学习率衰减方案
- 验证集上的准确率度量类型
- 保存模型的间隔
- 小批量大小

通常，寻找最佳超参数是手动进行的。首先，可以根据可用数据和研究问题在网上搜索类似应用的网络，GitHub 是一个宝贵的资源，其中包含大量可执行的神经网络程序。然而，确定最佳架构没有神奇的公式