【漫话机器学习系列】012.深度学习（Deep Learning）基础

深度学习基础概述

深度学习（Deep Learning）是一种基于人工神经网络的大规模机器学习方法，在图像识别、语音处理、自然语言理解等领域具有广泛的应用。深度学习模型的构建包括数据准备、损失函数设计、优化算法选择、网络架构搭建、测试数据验证以及结果评价等环节。以下将从这些方面系统介绍深度学习的核心组成部分。

1. 数据

数据是深度学习的基础，模型的表现很大程度上取决于数据的质量与数量。

深度学习需要大量高质量数据作为训练基础。常见的数据形式包括：

• 图像数据（如 CIFAR-10, ImageNet）
• 文本数据（如 IMDB 影评数据集）
• 时间序列数据（如股票价格、天气数据）

数据集划分

• 训练集（Training Set）：用于训练模型，提供样本和目标标签。
• 验证集（Validation Set）：用于调整超参数，监控模型在训练过程中的表现，避免过拟合。
• 测试集（Test Set）：在模型完全训练后，用于评估最终性能。

数据预处理

• 标准化：将数据转化为均值为0，方差为1的分布。
• 归一化：将数据缩放到[0,1]或[-1,1]之间。
• 分割数据集：将数据划分为训练集、验证集和测试集（如 70%:15%:15%）。
• 数据增强：对于图像或音频等数据，通过旋转、翻转、裁剪等方法增加数据量，提高模型的泛化能力。

2. 损失函数（Loss Function）

损失函数用于衡量模型的预测值与真实值之间的差距，是优化模型的重要依据。根据任务不同，可以选择不同的损失函数。

分类任务

1. 交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）
   用于多分类任务：

   
    

   N：样本数量
   C：类别数
   ：真实标签（one-hot 编码）
   ：模型预测的概率分布（通过 softmax 输出）
   交叉熵损失惩罚模型在目标类别上预测概率较低的情况，目标是最小化损失值。

2. 二分类交叉熵（Binary Cross-Entropy, BCE）

   

3. 焦点损失（Focal Loss）
   适用于类别极不平衡场景。

回归任务

1. 均方误差（Mean