机器学习 是将输入(比如图像)映射到目标(比如标签"猫")的过程。
这一过程是通过观察许多输入和目标的示例来完成的。
深度神经网络通过一系列简单的数据变换(层)来实现这种输入到目标的映射,这些数据变换都是通过观察示例学习得到的。
损失函数 的输出是神经网络的预测值与真实目标值的距离值。
优化器的任务是根据损失值,来对权重值进行微调,以降低当前示例对应的损失值。
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机器学习 是将输入(比如图像)映射到目标(比如标签"猫")的过程。
这一过程是通过观察许多输入和目标的示例来完成的。
深度神经网络通过一系列简单的数据变换(层)来实现这种输入到目标的映射,这些数据变换都是通过观察示例学习得到的。
损失函数 的输出是神经网络的预测值与真实目标值的距离值。
优化器的任务是根据损失值,来对权重值进行微调,以降低当前示例对应的损失值。