深度学习常见问题解答 🤖
什么是深度学习？
深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑处理数据的方式，使用多层神经网络来提取数据的层次化特征。它在图像识别、自然语言处理等领域表现出色。
如何开始学习深度学习？
- 掌握基础数学：线性代数、概率论与统计学是核心
- 学习编程：Python 是深度学习领域的主流语言
- 了解神经网络：从感知机到卷积神经网络（CNN）的进阶
- 实践项目：通过 Keras 或 PyTorch 框架动手实现模型
- 参考优质资源：点击查看深度学习入门指南
深度学习需要多少算力？
- CPU：适合小型实验或轻量级任务
- GPU：推荐用于训练模型（如 NVIDIA Tesla V100）
- TPU：谷歌提供的专用芯片，适合大规模分布式训练
如何避免过拟合？
- 使用正则化技术（如 Dropout、L2 正则化）
- 增加训练数据量
- 采用交叉验证
- 添加数据增强（Data Augmentation）
- 监控验证集损失曲线 了解更多