目录导航
深度学习原理
深度学习是机器学习的子领域，通过多层神经网络模拟人脑处理数据的方式。其核心概念包括：
- 神经网络架构 🏗️
- 激活函数 📊
- Sigmoid
- ReLU
- Tanh
- 反向传播算法 🔄
想深入了解神经网络的数学基础？点击此处查看详细解析
模型优化技巧
优化模型性能的关键方法：
- 超参数调优 🎯
- 网格搜索
- 随机搜索
- 贝叶斯优化
- 正则化技术 ⚖️
- L1/L2正则化
- Dropout
- 数据增强
- 分布式训练 🌐
- 使用多GPU加速
- 模型并行与数据并行
实战案例解析
通过实际项目提升技能：
深度学习是机器学习的子领域，通过多层神经网络模拟人脑处理数据的方式。其核心概念包括：
想深入了解神经网络的数学基础？点击此处查看详细解析
优化模型性能的关键方法：
通过实际项目提升技能：