深度学习基础教程 🧠

深度学习作为人工智能的核心技术，正在重塑图像识别、自然语言处理等领域。以下内容将带你了解其基础知识👇

1. 神经网络结构 🧩

深度学习的核心是人工神经网络，其灵感来源于生物大脑。

- 神经元（Neuron）：模拟生物神经元的基本单元 - 层（Layer）：输入层、隐藏层、输出层 - 权重与偏置：决定神经元激活的关键参数

2. 数据预处理 📊

高质量数据是深度学习成功的基础，常见步骤包括：

1. 数据清洗：去除噪声和无效样本
2. 特征标准化：将数据缩放到统一范围
3. 数据增强：通过旋转/翻转扩展数据集

3. 训练与优化 🔄

• 损失函数：衡量预测结果与真实值的差距
• 优化算法：如SGD、Adam用于调整参数
• 迭代训练：通过反向传播不断优化模型

4. 模型评估 📈

• 准确率（Accuracy）：分类任务的核心指标
• 混淆矩阵：直观展示分类结果
• 过拟合与欠拟合：需通过验证集检测

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