深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模仿人脑神经网络的结构和功能来实现人工智能。以下是一些深度学习的基本概念和技巧。
基本概念
- 神经网络：神经网络是由大量相互连接的神经元组成的计算模型。
- 激活函数：激活函数是神经网络中的关键部分，用于将神经元的线性输出转换为非线性输出。
- 损失函数：损失函数用于衡量预测值与真实值之间的差异。
技巧
- 数据预处理：在进行深度学习之前，需要对数据进行预处理，包括归一化、缺失值处理等。
- 模型选择：根据问题的复杂度和数据的特点，选择合适的深度学习模型。
- 超参数调优：超参数是深度学习模型中的参数，如学习率、批大小等，需要通过调优来获得最佳性能。
扩展阅读
深度学习架构