前言:最近在给小朋友做一个项目,通过图片识别动物;发现训练后显示最佳模型是DNN模型,因此在此记录一下搜索内容:
DNN,全称Deep Neural Networks,即深度神经网络,是一种深度学习模型。以下是对DNN的详细解释:
- 基本概念 :
- DNN是由多层神经元组成的网络结构,其中每层与相邻层之间都有连接。
- 它是基于多层感知机(Multilayer Perceptron, MLP)的复杂模型,其核心思想是在输入层和输出层之间堆叠多个隐藏层,每一层执行非线性变换,逐层递进地对输入数据进行特征提取和抽象表达。
- 发展历程 :
- 神经网络技术起源于上世纪五、六十年代,当时称为感知机(perception),具有输入层、输出层和一个隐含层。
- 随着研究的深入和计算能力的提升,特别是进入21世纪后,随着大数据集的出现和计算能力的显著提升,深度学习开始崛起,DNN作为其中一种重要模型,得到了广泛的关注和应用。
- 特点 :
- 优势:DNN对于非线性问题的处理具有优势,尤其在处理高维度特征、特征与训练目标间关系不清晰的情况下,其性能优于许多传统模型,如树模型和FM家族模型。
- 不足:DNN对类别特征的支持不好,随着类别特征的增多,可能会出现维度爆炸的情况。此外,DNN对系统算力要求较高。
- 应用领域 :
- DNN广泛应用于各种领域,如图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。在这些领域中,DNN能够有效地提取数据中的特征,并实现复杂的非线性映射,从而取得较好的性能。
综上所述,DNN是一种基于多层感知机的深度学习模型,具有强大的特征提取和抽象表达能力,广泛应用于各种领域。然而,它也存在一些不足,如对类别特征的支持不好和对系统算力要求较高。