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Hansen W的沙龍
2025/08/29
第二部:《深度學習》14/100 學習率與梯度下降技巧 📉 調得好,收斂快又穩!
學習率決定模型每次更新權重的步伐大小,是訓練中最關鍵的超參數之一。若學習率太大,模型會震盪不收斂;太小則收斂太慢。透過梯度下降法與適當的學習率調整技巧(如 Adam、Decay、Momentum、Warm-up)可加速並穩定模型訓練。選對學習率,能讓模型快速且準確地學到最佳解。
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2025/08/29
第二部:《深度學習》13/100 激活函數深入解析 🔧 非線性,才是智慧的來源!
激活函數是神經網路能學習非線性特徵的關鍵,沒有它,無論堆疊多少層都只是線性模型。常見激活函數如 ReLU、Sigmoid、Tanh、Leaky ReLU、Softmax 各有用途,其中 ReLU 最常用,具高效與快速收斂優點。選擇合適的激活函數能讓模型具備更強的表達力與判斷力,是深度學習的核心之一。
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2025/08/29
第二部:《深度學習》12/100 為什麼需要隱藏層?🧱 加深模型,學出抽象概念!
隱藏層讓神經網路能學習資料中的抽象特徵與非線性關係。若只有輸入與輸出層,模型僅能學習簡單的線性對應,難以處理複雜問題。加入隱藏層後,模型能逐層提取更深層的模式與結構,是深度學習成功的關鍵。隱藏層越多,模型表達力越強,但也需注意過擬合風險。
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2025/08/29
第二部:《深度學習》11/100 多層感知器結構解析 🏗 輸入層 → 隱藏層 → 輸出層一氣呵成!
多層感知器(MLP)是最基本的前饋神經網路,由輸入層、隱藏層與輸出層組成,並透過多層全連接層逐步提取特徵。每層節點與前一層所有節點相連,常搭配非線性激活函數如 ReLU,使模型具備學習複雜關係的能力。MLP 是深度學習的基礎結構之一,廣泛應用於分類與回歸任務中。
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2025/08/29
第二部:《深度學習》10/100 小結與測驗:手寫數字分類(MNIST)🖊 用 TensorFlow 練習第一個模型
AI時代系列(2) 機器學習三部曲: 🔹 第二部:《深度學習 —— 神經網路的革命》 10/100 第一週:深度學習基礎入門 10.小結與測驗:手寫數字分類(MNIST)🖊 用 TensorFlow 練習第一個深度模型! __________________________________
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2025/08/29
第二部:《深度學習》9/100 訓練、驗證與測試資料切分 📂 別讓模型偷看到答案!
為提升模型泛化能力,資料須切分為訓練集、驗證集與測試集。訓練集用來學習參數,驗證集用於調參與早停,測試集則專供最終評估,不能參與訓練。常見比例為 6:2:2,資料量少時可用 K-Fold 交叉驗證確保評估穩定。適當切分資料能避免模型「偷看答案」,確保學習效果真實可靠。
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2025/08/29
第二部:《深度學習》8/100 過擬合與正則化方法 🧪 Dropout、L2 正則化讓模型不作弊!
過擬合是模型記住訓練資料細節,導致無法泛化。可透過 Dropout、L2 正則化、Early Stopping 等方法限制模型過度學習,提升對新資料的表現,讓模型學會規律而非死背答案。
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2025/07/11
第二部:《深度學習》7/100 深度學習的應用場景 🌐 語音、影像、語意、創作全方位開花!
深度學習透過多層神經網路自動學習資料特徵,廣泛應用於語音辨識、影像處理、自然語言理解與創意生成等領域。其強大能力源於可處理非線性關係並支援結構化與非結構化資料,常見模型如 CNN、Transformer、GAN 等。應用實例包含 Siri 語音助理、醫療影像判讀、AI 作畫與機器翻譯等。
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2025/07/11
第二部:《深度學習》6/100 損失函數與優化器概念 📉 幫助模型走向正確方向的指南針!
損失函數用來衡量模型預測與實際結果的誤差,如 MSE、Cross Entropy 等;而優化器則根據這些誤差反向調整神經網路的權重與偏差,使模型學習更精準。常見優化器如 Adam 結合 Momentum 和 RMSProp,具備快速收斂與穩定性高的特點。兩者就像導航與方向盤,引導模型走向最優解。
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2025/07/11
第二部:《深度學習》5/100激活函數介紹 🔥 ReLU、Sigmoid、Tanh 決定模型的生命力!
激活函數是神經網路中賦予模型非線性能力的關鍵元件,使其能處理複雜的模式與資料。若缺乏激活函數,多層網路將等同於單層線性模型。常見函數如 ReLU 計算快速且有效避免梯度消失,是中間層的主流選擇;Sigmoid 適用於二分類輸出;Softmax 則將輸出轉為機率分布,常用於多分類任務。
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