【机器学习】神经网络训练的本质是什么？

目录

【机器学习】神经网络训练的本质是什么？

神经网络训练的本质

1. 神经网络的组成

2. 训练的目标

3. 神经网络训练的步骤

(1) 前向传播（Forward Propagation）

(2) 计算损失（Loss Calculation）

(3) 反向传播（Backpropagation）

(4) 参数更新（Parameter Update）

(5) 重复迭代（Epochs）

4. 训练的本质：优化和学习

5. 神经网络训练中面临的挑战

6. 神经网络训练的关键概念总结

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【机器学习】神经网络训练的本质是什么？

神经网络训练的本质

神经网络训练的本质是通过调整网络的参数（权重和偏置）来最小化预测误差，从而使得模型能够在给定的输入数据上做出准确的预测。

这个过程的核心思想是让网络从数据中学习到有用的模式或特征，以便将其应用于未知的数据（即测试数据）上。

1. 神经网络的组成

神经网络由层和神经元组成，每一层都包含若干个神经元（也称为节点或单元）。每个神经元接收来自上一层的输入信号，并通过权重和偏置进行处理，然后通过激活函数输出信号。常见的神经网络结构包括：

• 输入层：接收外部输入数据。
• 隐藏层：处理输入信息，提取特征（通常包含多个层，深度神经网络就包含多个隐藏层）。
• 输出层：输出最终的预测结果。

2. 训练的目标

训练神经网络的目标是通过优化算法（如梯度下降）最小化一个定义良好的损失函数（Loss Function）。损失函数度量了模型的预测值与真实值之间的差距。常见的损失函数有：

• 均方误差（MSE）：用于回归问题，度量预测值和真实值之间的平均平方差。
• 交叉熵（Cross-Entropy）：用于分类问题，度量预测类别概率分布与真实标签之间的差异。

3. 神经网络训练的步骤

训练神经网络的过程可以分为以下几个步骤：

(1) 前向传播（Forward Propagation）