Day 5: 深度学习理论与PyTorch实现 - 神经网络训练的艺术

Day 5: 深度学习理论与PyTorch实现 - 神经网络训练的艺术

📚 核心概念(5分钟理解)

一句话定义

深度学习训练是通过前向传播计算预测、反向传播计算梯度、优化器更新参数的循环过程，让神经网络从数据中学会复杂的非线性映射关系。

为什么重要

• 自动特征学习：无需手工设计特征，网络自动学习数据表示
• 非线性建模：通过激活函数和多层结构处理复杂非线性问题
• 端到端优化：整个系统可微分，支持梯度下降优化
• 泛化能力强：在图像、语音、文本等领域都有突破性表现

核心原理

数据输入 → 前向传播 → 计算损失 → 反向传播 → 更新参数 → 重复训练↓         ↓         ↓         ↓         ↓
批数据    激活函数   损失函数   梯度计算   优化器

应用场景

• 计算机视觉：图像分类、目标检测、图像生成
• 自然语言处理：机器翻译、