模型的一些自动化训练的方法，如自动微分求解器（Autograd），基于梯度下降的优化算法（SGD/Adam），Dropout层等

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

近几年随着数据量的增长以及硬件性能的提升，神经网络（Neural Network）已经逐渐成为机器学习领域最热门的技术之一，在自然语言处理、计算机视觉等方面都取得了突破性的成果。但是，传统的神经网络模型设计方法需要大量的人工设计和调参，这给训练过程造成了较大的麻烦。因此，为了能够更有效地解决深度学习问题，人们开发出了一些自动化训练的方法，如自动微分求解器（Autograd），基于梯度下降的优化算法（SGD/Adam），Dropout层等。这些方法虽然可以大大减少时间消耗并提高模型效果，但同时也带来了新的复杂度。由于篇幅限制，本文不涉及这些方法的细节，只介绍其基本原理和应用。

2.基本概念和术语说明

首先，我们先介绍一些基本概念和术语，方便读者理解。

模型结构

一个神经网络由多个层次构成，包括输入层、隐藏层和输出层。每一层之间通过加权的连接相连，从而实现对输入数据的非线性转换。其中，输入层接收外部输入的数据，输出层输出模型预测结果；中间层则由多种不同类型的神经元组成，起到网络的非线性映射作用。如下图所示，左边是一个典型的神经网络结构。

<