神经网络实践指南 🧠

什么是神经网络？

神经网络（Neural Network）是模仿生物神经元结构的计算模型，通过多层节点之间的连接学习数据特征。它广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。

实践步骤

1. 数据准备

   • 收集并清洗数据集（如MNIST手写数字数据）
   • 将数据分为训练集、验证集和测试集
   • 使用pandas或NumPy进行数据预处理

2. 模型构建

   • 选择框架（如TensorFlow、PyTorch）
   • 定义网络层（输入层、隐藏层、输出层）
   • 添加激活函数（ReLU、Sigmoid等）
   • 示例代码：

     model = Sequential([
         Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
         Dense(64, activation='relu'),
         Dense(10, activation='softmax')
     ])
     

   

3. 训练与优化

   • 使用梯度下降法更新参数
   • 设置损失函数（如交叉熵）和优化器（如Adam）
   • 监控训练过程中的准确率和损失值
   

常见问题

• Q: 如何避免过拟合？
  A: 使用正则化技术（如Dropout）、数据增强或早停法。
• Q: 如何选择网络深度？
  A: 根据任务复杂度调整，可通过实验验证效果。

扩展阅读

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