14、神经网络训练全解析

神经网络训练全解析

1. 神经网络训练基础概念

神经网络并非通过编程来学习，而是依靠训练。在神经网络领域，“训练”和“学习”这两个词有时会被互换使用，但实际上它们存在区别。

1.1 学习的定义与类型

学习指的是网络对外部刺激做出的调整，这种调整可能是永久性的。在生物神经网络中，记忆和思维的形成都涉及神经元突触的变化。而人工神经网络则通过数值权重来模拟人工神经元的突触状态，成功的学习过程会使这些权重发生变化并最终稳定下来。

学习可分为有监督学习和无监督学习：
- 有监督学习 ：需要提供外部网络输入数据以及对应的网络输出目标数据。网络会调整自身，使给定输入产生期望的目标输出。具体做法是先确定给定输入的网络输出，将其与目标进行比较，计算输出与目标之间的误差，然后利用该误差提供外部反馈来调整网络。
- 无监督学习 ：网络仅使用输入数据进行自我调整，没有目标数据，因此无法确定用于学习的外部反馈误差。不过，无监督网络可以根据预定的一组标准，将相似的输入模式分组为聚类，发现数据中的规律、模式、分类或分离特性，并调整自身，使相似输入产生相同的代表性输出。

1.2 训练的含义与目的

训练是指在训练阶段向网络呈现输入数据，可能还包括目标数据。训练和学习只是手段，最终目的是在应用阶段实现有效的信息召回、泛化或两者的结合。召回是基于对先前编码和学习信息的解码与输出，泛化是指网络对新输入产生合理输出的能力，这通常是神经网络应具备的重要特性。

一般来说，召回和泛化过程速度较快，而学习过程通常较慢，因为在学习过程中通常需要多次重