3.3 深度学习训练与优化

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3.3 深度学习训练与优化第三章：神经网络与深度学习 3.3 深度学习训练与优化在构建了神经网络的结构（如前一节所述）之后，使其具备执行特定任务的能力（如图像分类、文本生成等），核心在于一个被称为“训练”的过程。训练的目的是通过学习大量数据，调整网络内部的参数（权重和偏置），使得网络能够对输入数据产生期望的输出。而“优化”则是指在训练过程中，如何高效且有效地调整这些参数以达到最佳性能。本节将深入探讨深度学习模型的训练与优化过程及其关键要素。 3.3.1 训练的核心目标：最小化损失函数训练过程的本质是一个优化问题。我们希望找到一组参数 θ（包含网络所有的权重和偏置），使得模型在给定数据集上的表现最优。如何衡量“表现最优”？