深度学习原理与应用

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

深度学习（Deep Learning）是一种机器学习方法，它可以从数据中抽象出高级特征，并用这些特征来进行预测、分类或回归任务。深度学习在多个领域都有应用，包括图像处理、自然语言理解、智能系统、生物信息、金融市场、医疗健康等。本系列文章将以图像识别为例，对深度学习的基础理论及其在计算机视觉中的应用展开讨论。文章不涉及所有的知识点，只介绍深度学习中涉及到的一些关键技术。同时，为了帮助读者更好地理解文章所述内容，本文将提供一些专业词汇的定义。如无特殊说明，一般的专业名词均指AI、ML、DL、CV、NLP等。
2.深度学习基本概念术语说明
深度学习的三个基本概念，即“模型”、“参数”、“优化器”。

• 模型：深度学习模型是指对输入数据的一个可微分的概率分布。深度学习模型由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层都是线性变换后的非线性激活函数的堆叠。深度学习模型由不同的参数组成，这些参数通过训练调整，使得模型的预测结果尽量准确。例如，深度神经网络就是一种深度学习模型。
• 参数：参数是模型在训练时通过计算获得的一组值。参数包括权重和偏置项。权重是输入到隐藏层或输出层的线性转换的系数；偏置项则是一个常数项，用于调整每个单元的阈值。
• 优化器：优化器是用于训练模型的算法。深度学习模型训练通常需要很多次迭代，每次迭代根据损失函数（衡量模型的拟合程度）计算模型的参数更新值，然后应用到模型上重新训练。而优化器则是决定了每次迭代应该如何调整参数，以便降低损失函数的值。目前最流行的优化器包括梯度下降法、随机梯度下降法、动量法、Adagrad、RMSprop、Adam等。

3.深度学习的