在机器学习和深度学习领域，训练方法的选择对于模型性能至关重要。以下是一些常用的训练方法：

常见训练方法

  • 监督学习：通过标注数据来训练模型。
    • 梯度下降法：一种优化算法，用于最小化损失函数。
    • 随机梯度下降法（SGD）：梯度下降法的变种，每次只使用一个样本来计算梯度。
  • 无监督学习：不使用标注数据，通过数据内在结构来训练模型。
    • K-均值聚类：将数据点分为K个簇，每个簇的均值作为该簇的代表。
    • 主成分分析（PCA）：用于降维，提取数据的主要特征。

图像识别示例

Image Recognition

如上图所示，图像识别是机器学习的一个重要应用。它通过训练模型来识别图像中的对象。

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