深度学习之网络构建

目标

选择合适的神经网络

卷积神经网络（CNN）：我们处理图片、视频一般选择CNN
循环神经网络（RNN）：我们处理时序数据一般选择RNN

超参数的设置

为什么训练的模型的错误率居高不下

如何调测出最优的超参数

就是要不断循环调测

各个超参数的重要程度

调参策略

提升CNN的泛化能力

激活函数的选择

常见的激活函数包括：sigmoid函数：将输入映射到0到1之间。
tanh函数：将输入映射到-1到1之间。
ReLU函数：修正线性单元，将负值映射为0。
Leaky ReLU：修正线性单元的改进版本，在负值时有一个小的斜率，避免ReLU的神经元死亡问题。

损失函数的选择

常见的损失函数包括但不限于：均方误差（Mean Squared Error, MSE）： 适用于回归任务，计算预测值与真实值之间的平方差。交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）： 适用于多分类任务，衡量模型输出的概率分布与真实标签之间的差异，常见的有分类交叉熵和二元交叉熵。对数损失（Log Loss）： 也称为二元交叉熵损失，通常用于二分类问题，特别是在逻辑回归模型中。Hinge损失： 主要用于支持向量机（SVM）中，帮助实现最大间隔分类。Huber损失： 对异常值较为鲁棒的回归损失函数，结合了均方误差和绝对误差的优点。自定义损失函数： 根据具体问题的特性和需求，可以设计和使用特定的损失函数。选择合适的损失函数取决于任务的性质和数据的分布，能够最大程度地提高模型的性能和泛化能力。