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深度学习基础课: “判断性别”Demo需求分析和初步设计(下1)

本文主要是介绍深度学习基础课: “判断性别”Demo需求分析和初步设计(下1),对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

大家好~我开设了“深度学习基础班”的线上课程,带领同学从0开始学习全连接和卷积神经网络,进行数学推导,并且实现可以运行的Demo程序

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目录
  • 回顾相关课程内容
  • 主问题:什么是损失函数
  • 主问题:什么是随机梯度下降

回顾相关课程内容

  • 第二节课:“判断性别”Demo需求分析和初步设计(中)
    • 什么是神经网络 ?
      image
    • 为什么引入神经网络?
    • 前向传播算法包括哪些步骤?

主问题:什么是损失函数

为什么引入损失函数?

  • 虽然神经网络的未知量的数量比起神经元来说更多,但如果推理的样本数量比神经网络的未知量的数量更多时,该怎么办?
    • 继续增加神经网络中的权重、偏移数量(如增加层、增加每层的神经元)?
      不能,因为:
      这会增加计算成本;
      样本数量可以任意多,但无法无限地增加神经网络中的权重、偏移数量
      所以应该保持神经网络中的权重、偏移数量不变
  • 在训练后仍然会得到一组权重、偏移,但在推理阶段对于每个样本推理的输出值仍然等于真实值吗?
    不等于
  • 我们希望的结果是什么?
    每个样本推理的输出值尽量接近真实值
  • 因此,在训练时需要得到一组合适的权重、偏移,使得每个样本推理的输出值尽量接近真实值
  • 那么,如何具体判断得到的一组权重、偏移是合适的呢?
    需要引入损失函数
这篇关于深度学习基础课: “判断性别”Demo需求分析和初步设计(下1)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!