深度学习的三个步骤
Step1:神经网络(Neural network)
Step2:模型评估(Goodness of function)
Step3:选择最优函数(Pick best function)
2.1 神经网络(Neural network)
神经网络(Neural network)里面的节点,类似我们的神经元。神经网络也可以有很多不同的连接方式,这样就会产生不同的结构(structure)在这个神经网络里面,我们有很多逻辑回归函数,其中每个逻辑回归都有自己的权重和自己的偏差,这些权重和偏差就是参数。
2.2 模型评估(Goodness of function)
损失示例:
对于模型的评估,我们一般采用损失函数来反应模型的好差,所以对于神经网络来说,采用交叉熵(cross entropy)函数来对y yy和y ^\hat{y}y^的损失进行计算。
总体损失:
对于损失,我们不单单要计算一笔数据的,而是要计算整体所有训练数据的损失,然后把所有的训练数据的损失都加起来,得到一个总体损失L。
2.3 选择最优函数(Pick best function)
我们使用梯度下降法去找最优函数和最好的一组参数。
反向传播
1.损失函数(Loss function)是定义在单个训练样本上的,也就是就算一个样本的误差,比如我们想要分类,就是预测的类别和实际类别的区别,是一个样本的,用L表示。
2.代价函数(Cost function)是定义在整个训练集上面的,也就是所有样本的误差的总和的平均,也就是损失函数的总和的平均,有没有这个平均其实不会影响最后的参数的求解结果。
3.总体损失函数(Total loss function)是定义在整个训练集上面的,也就是所有样本的误差的总和。也就是平时我们反向传播需要最小化的值。
总结
通过本节的学习,我学会了:
1.深度学习的来由
2.深度学习的步骤
3.反向传播的基础知识