深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模拟人脑的神经网络结构来学习数据中的复杂模式。以下是一些深度学习中的基本概念：

  • 神经网络 (Neural Networks): 模仿人脑神经元连接的数学模型，用于处理和分类数据。

  • 深度 (Depth): 神经网络中层的数量。深度越大，模型越能学习到更复杂的特征。

  • 激活函数 (Activation Functions): 用于引入非线性，使神经网络能够学习非线性关系。

  • 损失函数 (Loss Functions): 用于评估模型预测值与真实值之间的差异。

  • 反向传播 (Backpropagation): 一种训练神经网络的方法，通过计算损失函数的梯度来更新权重。

  • 超参数 (Hyperparameters): 模型参数之外，需要手动设置的参数，如学习率、批量大小等。

  • 正则化 (Regularization): 防止模型过拟合的一种技术，通过惩罚模型复杂度来实现。

  • 过拟合 (Overfitting): 模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳。

  • 欠拟合 (Underfitting): 模型在训练数据和测试数据上都表现不佳。

  • 数据增强 (Data Augmentation): 通过对现有数据进行变换来增加数据集的多样性。

  • 迁移学习 (Transfer Learning): 使用在大型数据集上预训练的模型，在特定任务上进行微调。

深度学习架构图

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