深度学习基础

核心概念

神经网络基础

神经网络是由多个神经元连接而成的网络结构，通过前向传播和反向传播来学习数据中的模式。每个神经元接收输入，应用激活函数，并产生输出。

激活函数

激活函数为神经网络引入非线性，常用的包括ReLU、Sigmoid、Tanh等。ReLU因其简单有效而成为最常用的激活函数。

损失函数

损失函数衡量模型预测与真实值之间的差距，常用的有均方误差(MSE)、交叉熵损失等。选择合适的损失函数对模型训练至关重要。

优化器

优化器负责更新模型参数以最小化损失函数。常用的优化器包括SGD、Adam、RMSprop等，各有其适用场景。

模型架构

全连接网络

最基本的神经网络架构，适用于表格数据和简单的分类任务。

卷积神经网络

专门用于处理图像数据的网络，通过卷积层提取空间特征。

循环神经网络

处理序列数据的网络，具有记忆能力，适用于文本和时间序列。

Transformer

基于注意力机制的架构，在自然语言处理领域取得突破性进展。

训练技巧

# 基础训练流程示例
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义模型
model = YourModel()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练循环
for epoch in range(num_epochs):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

关键训练技巧：

学习率调度：使用学习率调度器如StepLR或CosineAnnealingLR来动态调整学习率
正则化：使用Dropout、BatchNorm等技术防止过拟合
数据增强：通过旋转、翻转、缩放等方式扩充训练数据
早停：监控验证集性能，在过拟合前停止训练
梯度裁剪：防止梯度爆炸，提高训练稳定性
模型集成：结合多个模型的预测结果提高性能

实践建议

数据预处理

标准化、归一化、数据清洗等预处理步骤对模型性能有重要影响。确保训练集和测试集使用相同的预处理方法。

超参数调优

使用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等方法寻找最优超参数。重点关注学习率、批量大小、网络层数等参数。

模型评估

使用多种评估指标如准确率、精确率、召回率、F1分数等全面评估模型性能。注意避免数据泄露。

持续学习

深度学习领域发展迅速，保持学习新技术和论文的习惯。参与开源项目和实践项目积累经验。