深度学习讲座6:神经网络训练基础
"cs231n_2017_lecture6.pdf" 这篇讲座主要讨论的是神经网络的训练,这是CS231n课程的一部分,由Fei-Fei Li, Justin Johnson和Serena Yeung在2017年4月20日进行。讲座分为两个部分,本部分是第一部分,主要关注神经网络的训练。 首先,提到了一个重要的行政事项,即作业1应在今天(4月20日)晚上11:59之前在Canvas上提交,作业2今天发布,项目提案则需在4月25日星期二前提交。此外,关于线性层的反向传播以及向量/张量导数的笔记链接在课程大纲中与第四讲相关联,这为理解神经网络的计算图和梯度计算提供了基础。 在内容部分,讲座首先回顾了之前的学习进度。讨论了线性评分函数,这是一个简单的模型,它将输入特征(x)通过权重矩阵(W)转换,然后通过损失函数(如 hinge loss)进行评估。这里的损失函数用于衡量模型预测的得分(s)与实际类别标签之间的差异。这个过程涉及到计算图的概念,它有助于理解和计算模型参数的梯度。 接着,讲座引入了两层神经网络,它包含一个线性层和一个非线性激活函数(h),以及第二个线性层。这种网络结构可以处理更复杂的模式,其中输入特征(x)通过第一层权重矩阵(W1)映射到隐藏层,然后隐藏层的输出通过第二层权重矩阵(W2)映射到输出层。隐藏层的神经元数量为100,输出层通常对应于10个类别。 最后,讲座提到了卷积神经网络(CNNs),这是在图像识别任务中广泛应用的神经网络结构。CNNs利用卷积层来检测局部特征,减少了参数的数量,并且能够捕获图像数据的空间结构。LeCun等人在1998年的研究被引用,他们的工作在深度学习领域具有里程碑意义,特别是对于卷积神经网络的发展。 这场讲座深入探讨了神经网络的基础训练方法,包括线性模型、多层神经网络和卷积神经网络的构建,以及与之相关的损失函数和计算图,这些都是理解深度学习算法的关键概念。
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