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camera-2018
2023-07-02 00:33:36 +08:00
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4.人工智能/4.6.3深度学习快速入门.md
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@@ -65,7 +65,7 @@ Crash course 的课程，可以基本了解pytorch的内容，但是当然有很
### 损失
![](https://hdu-cs-wiki.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/boxcnRbeabbEppeHlM39UwqJSJc.png)
![](https://pic-hdu-cs-wiki-1307923872.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/boxcnRbeabbEppeHlM39UwqJSJc.png)
首先我们需要有一个损失函数$F（x），x=true-predict$
@@ -74,13 +74,13 @@ Crash course 的课程，可以基本了解pytorch的内容，但是当然有很
### 梯度下降
![](https://hdu-cs-wiki.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/boxcnMuwaG2okodvywzbxX138Re.png)
![](https://pic-hdu-cs-wiki-1307923872.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/boxcnMuwaG2okodvywzbxX138Re.png)
假设损失函数为$y=x^2$,梯度下降的目的是快速找到导数为 0 的位置（附近）
![](https://hdu-cs-wiki.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/boxcn83M9AW6xDm5pBIqmZEC6Kf.png)
![](https://pic-hdu-cs-wiki-1307923872.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/boxcn83M9AW6xDm5pBIqmZEC6Kf.png)
![](https://hdu-cs-wiki.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/boxcneVFa131Lb9xDMCsIMI9fcc.png)
![](https://pic-hdu-cs-wiki-1307923872.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/boxcneVFa131Lb9xDMCsIMI9fcc.png)
以此类推，我们最后的 w 在 0 的附近反复横跳，最后最接近目标函数的权重 w 就是 0。
@@ -94,7 +94,7 @@ Crash course 的课程，可以基本了解pytorch的内容，但是当然有很
# 关于 MINIST
![](https://hdu-cs-wiki.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/boxcnxdyWA6Sj82kNxMlQ1b9hDg.png)
![](https://pic-hdu-cs-wiki-1307923872.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/boxcnxdyWA6Sj82kNxMlQ1b9hDg.png)
这个数据集可以说是最最经典的数据集了，里面有 0-9 这 10 个数字的手写图片和标注，正确率最高已经到了 99.7%.