AI训练术语大白话版（第二弹）
1. 激活函数（Activation Function）
👉 人话：AI神经元的“开关”，决定要不要传递信号。
🔹 例子：
- ReLU：信号＞0就放行，≤0就掐断（简单粗暴）。
- Sigmoid：温柔版开关，输出0~1（适合概率）。
2. 权重（Weights）
👉 人话：AI脑细胞之间的“连接强度”，决定信号传递多少。
🔹 类比：水管粗细——粗的水管（大权重）流更多水（信号）。
3. 偏置（Bias）
👉 人话：给神经元的“基础分”，类似考试卷面分。
🔹 例子：就算输入全0，偏置也能让神经元激活。
4. 正则化（Regularization）
👉 人话：防止AI“死记硬背”的惩罚规则。
🔹 类型：
- L1正则化：直接砍掉不重要的脑细胞（稀疏化）。
- L2正则化：限制脑细胞别太活跃（温和打压）。
5. 归一化（Normalization）
👉 人话：把一群身高体重完全不同的人，强行按比例缩放到同一标准（比如所有人身高变成0~1米，体重变成0~100斤），方便AI公平处理。
🔹 例子：全班考试，有人卷面分100，有人10分→统一改成0~1分。
为什么要归一化？
🔹 问题场景：
- 假设你的数据里：
- 身高：1.7米、1.8米、2.0米（单位：米）
- 体重：60kg、80kg、120kg（单位：公斤）
- AI的困惑：体重数字比身高大几十倍，AI会误以为“体重更重要”，导致学习跑偏（比如忽略身高特征）。
🔹 解决：把身高和体重都压缩到0~1或**-1~1**的范围内，让AI公平对待所有特征。
归一化在AI中的应用：
- 图像处理：把像素值从0~255压缩到0~1，加速训练。
- 特征工程：防止某个特征（如工资）因数值大而主导模型。
- 梯度下降：让损失函数更“圆”，优化更快（如下图）。
不归一化会怎样？
- 训练慢：AI要花更多时间调整权重。
- 结果歪：模型可能被大数值特征带偏。
- 梯度爆炸：数值太大导致计算溢出（比如变成NaN）。
6. 早停（Early Stopping）
👉 人话：AI考试分数不涨了，就强制交卷，防止瞎折腾。
🔹 场景：连续10次模拟考分数不变→停止训练。
7. 学习率衰减（Learning Rate Decay）
👉 人话：AI越学越谨慎，后期改错题幅度变小。
🔹 类比：新手开车猛打方向盘，老司机微调。
8. 注意力机制（Attention）
👉 人话：AI的“重点标记笔”，看图片/文字时自动划重点。
🔹 例子：读句子“猫吃鱼”，AI给“猫”和“鱼”打高光。
9. 对抗训练（Adversarial Training）
👉 人话：雇黑客故意骗AI，让它练出火眼金睛。
🔹 场景：P一张熊猫图骗AI说是“坦克”，逼它学得更稳。
10. 强化学习（Reinforcement Learning）
👉 人话：AI打游戏，赢了给糖，输了电击。
🔹 经典案例：AlphaGo下围棋，赢一局+1分，输一局-1分。
11. 自监督学习（Self-Supervised Learning）
👉 人话：AI自己出题自己答，比如看图填空。
🔹 例子：遮住半张猫图，让AI猜被遮的部分。
12. 元学习（Meta-Learning）
👉 人话：让AI学会“怎么学习”，像学霸总结学习方法。
🔹 场景：训练AI快速适应新任务（比如从猫狗分类→汽车分类）。
13. 知识蒸馏（Knowledge Distillation）
👉 人话：让大模型（老师）教小模型（学生），传递核心技巧。
🔹 例子：BERT大模型教TinyBERT小模型做题。
14. 联邦学习（Federated Learning）
👉 人话：AI“分布式学习”，大家各自练，最后汇总成果。
🔹 场景：手机输入法偷偷学你的习惯，但不上传原始数据。
15. 生成对抗网络（GAN）
👉 人话：AI界的“造假 vs 鉴宝”对决。
- 生成器：拼命画假画（比如伪造梵高作品）。
- 判别器：拼命鉴定真假，两者互相逼着进步。
总结表
| 术语 | 人话解释 | 类比 |
|---|---|---|
| 激活函数 | 神经元的开关 | 门卫大爷 |
| 权重 | 脑细胞连接强度 | 水管粗细 |
| 偏置 | 基础分 | 卷面分 |
| 正则化 | 防死记硬背 | 学习限速带 |
| 归一化 | 数据统一尺度 | 考试分数压缩 |
| 早停 | 分数不涨就停 | 强制交卷 |
| 注意力机制 | 划重点 | 荧光笔 |
| 对抗训练 | 黑客攻击测试 | 防骗特训 |
| 强化学习 | 打游戏奖惩 | 驯兽师训狗 |
| GAN | 造假 vs 鉴宝 | 山寨厂VS质检员 |
