实战探析深度学习神经网络参数调整

深度学习神经网络的独特之处在于其能够通过数据进行学习，即由数据自动调整权重参数的数值。与之前的感知机相比，感知机需要人工设定3个参数，而神经网络的参数数量可达数以千计、百万计，甚至上亿，人工调整这些参数的数值几乎是不可能的。本章重点探讨神经网络的学习过程，即通过数据确定参数数值的方法。数据驱动是机器学习的核心理念，其目的在于尽量减少人为介入，而是通过分析收集到的数据来发现问题的解决方案。以识别数字5的程序为例，人类能够轻松完成这一任务，但难以明确指出识别的规律。通过从图像中提取特征量，然后运用机器学习技术学习这些特征量的模式，可以解决这一问题。特征量是指能够准确提取输入数据本质信息的转换器。通过将图像数据转换为向量，并运用机器学习中的SVM、KNN等分类器进行学习，可以实现对特定特征的辨识。值得注意的是，为不同问题设计专门的特征量是必要的，这是获取良好结果的关键。