10、深度学习：从DNN分类问题到CNN图像分类

深度学习：从DNN分类问题到CNN图像分类

1. DNN解决分类问题

1.1 深度学习在各行业的影响

深度学习在众多对准确性要求较高的行业中产生了深远影响。其中，银行和金融行业是推动深度学习发展的主要行业之一。在这个行业里，深度学习算法被广泛应用于多个领域，如贷款申请评估、欺诈检测以及通过评估过去的决策来预测未来行为。这主要是因为这些算法在这些方面的表现能够超越人类。

1.2 实际案例分析

以一个来自台湾银行的真实数据集为例，目标是预测客户是否会违约付款。解决这个问题，首先要明确数据问题的“是什么”“为什么”和“怎么做”，并对现有数据进行分析，以充分利用数据。

1.3 构建模型架构

在根据问题定义准备好数据后，需要定义一个“好”的架构。虽然有一些经验法则可供参考，但关键是先构建一个初始架构，不要过度纠结细节，以便得到一些结果用于误差分析，从而改进模型性能。

1.4 误差分析

误差分析是指分析模型在训练集和验证集上的误差率，以确定模型是受高偏差还是高方差的影响更大。根据对模型的诊断结果，可以调整模型架构和一些学习参数，从而提高性能。

1.5 利用最佳模型的方法

有三种主要方法可以利用表现最佳的模型：
- 保存并重新加载模型 ：将模型保存下来，然后重新加载到任何编码平台上，以便继续训练或进行推理。
- 使用PyTorch的JIT模块 ：主要用于将模型投入生产，通过该模块创建模型的序列化表示，使其可以在C++上运行。
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