深度学习核心概念 🔍

  1. 神经网络架构

    • 卷积神经网络（CNN）
    • 循环神经网络（RNN）
    • 生成对抗网络（GAN）
    深度学习架构

  2. 优化算法

    • Adam 优化器
    • RMSProp
    • 随机梯度下降（SGD）
    优化算法流程图

实战技巧 🛠

  • 数据增强：使用旋转、翻转等技术提升模型泛化能力
  • 正则化方法：L1/L2正则化、Dropout、EarlyStopping
  • 模型调优：超参数搜索（网格搜索/随机搜索）、贝叶斯优化
    模型训练过程

推荐学习路径 🧭

  1. 先掌握 机器学习基础
  2. 深入 深度学习框架 实践
  3. 研究 强化学习 高级应用
  4. 参考 AI论文解读 提升理论深度

扩展资源 📚

机器学习进阶示意图