3、深度学习与统计学基础：从入门到应用

深度学习与统计学基础：从入门到应用

在当今的科技领域，深度学习已经成为了一个热门话题。它在图像识别、自然语言处理、医疗诊断等众多领域都展现出了强大的应用潜力。要深入理解和应用深度学习，我们不仅需要了解其基本概念和方法，还需要掌握一些必要的统计学知识。接下来，我们将一起探讨深度学习的训练过程以及相关的统计学基础。

深度学习系统的训练

深度学习系统的训练过程，本质上就是寻找合适的权重值，使得输入能够产生期望的输出。即使网络变得非常复杂，包含数百层、数万个神经元和数百万个权重，学习的过程通常也只是逐步调整这些权重，直到得到我们想要的答案。

例如，对于一个以照片为输入，识别照片中狗的品种的系统。在训练完成后，权重会将神经元转化为特征检测器。早期层的神经元可能会对眼睛、耷拉的耳朵等特征做出响应，而后续层的神经元则会寻找这些特征的组合，如毛茸茸的尾巴和短腿、深色眼睛和长鼻子以及大体型等，从而帮助确定狗的品种。这种特征检测是训练权重以产生正确答案的自然结果，而我们并没有明确地引导神经元去寻找这些特征。

另外，虽然手动构建一个像放射科医生一样的专家系统几乎是不可能的任务，但创建一个复杂的深度网络并成功训练它，可以自动实现这一目标。系统会自动将图像中像素的值组合成特征，并利用这些特征来判断图像是否显示健康组织。

深度学习系统的训练通常有三种常见的方法：
- 监督学习 ：为每一个数据样本提供标签，训练系统预测新数据的正确标签。
- 无监督学习 ：只给系统提供数据，不提供标签，训练系统将数据聚类成相似的组。
- 强化学习