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第三章: 神经网络原理详解与Pytorch入门
第一部分：神经网络算法理论详解与实践
第四节：神经网络中的重要组件
内容：激活函数、loss函数、dropout、梯度消失与爆炸、过拟合与欠拟合
神经网络的性能依赖于多个关键组件的合理设计与使用。理解这些组件有助于构建更加稳健且高效的模型。
一、激活函数（Activation Function）
【深度学习】关键技术-激活函数（Activation Functions）_激活函数代码-CSDN博客
激活函数决定神经元的输出值，常见有：
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Sigmoid【漫话机器学习系列】142.Sigmoid 激活函数（Sigmoid Activation Function）_sigmoid函数-CSDN博客
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公式：σ(x) = 1 / (1 + e^(-x))
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特点：输出范围 (0, 1)，容易饱和，导致梯度消失。
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Tanh【漫话机器学习系列】224.双曲正切激活函数（Hyperbolic Tangent Activation Function）_hyperbolic tangent激活函数-CSDN博客
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公式：tanh(x) = 2σ(2x) - 1
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输出范围 (-1, 1)，中心对称。
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ReLU【漫话机器学习系列】152.ReLU激活函数（ReLU Activation Function）_relu函数-CSDN博客
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公式：f(x) = max(0, x)
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非饱和、计算简单，是目前最常用的激活函数。
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Leaky ReLU【漫画机器学习系列】102.带泄露线性整流函数（Leaky ReLU）_leakyrelu-CSDN博客
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公式：f(x) = x if x > 0 else αx，解决ReLU死神经元问题。
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激活函数的选取会影响梯度传播、网络非线性表达能力。
二、损失函数（Loss Function）
【深度学习】关键技术-损失函数（Loss Function）-CSDN博客
衡量模型预测与真实标签之间的差距：
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回归问题常用：
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均方误差（MSE）：
L = 1/n Σ (y - ŷ)^2 -
平均绝对误差（MAE）
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分类问题常用：
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交叉熵（Cross-Entropy）：
L = - Σ y log(ŷ) -
二元分类：
Binary Cross Entropy -
多分类：
Categorical Cross Entropy
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损失函数是反向传播的起点，决定梯度方向。
三、Dropout 正则化
【深度学习】关键技术-正则化（Regularization）_在深度学习中,正则化方法的主要作用是?-CSDN博客
【漫话机器学习系列】151.正则化（Regularization）-CSDN博客
【漫话机器学习系列】228.丢弃对于隐含单元的影响（The Effect Of Dropout On Hidden Units）_卷积神经网络dropout-CSDN博客
【漫话机器学习系列】011.Bagging方法 VS Dropout方法_dropout和bagging-CSDN博客
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在训练过程中，随机“关闭”神经元（即令输出为0）。
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减少神经元间的 co-adaptation，防止过拟合。
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在推理阶段恢复完整网络，并将输出缩放。
import torch.nn as nn
layer = nn.Dropout(p=0.5)
四、梯度消失与梯度爆炸
【漫话机器学习系列】162.“消失”的梯度（Vanishing Gradient Problem）_损失函数梯度消失-CSDN博客
【漫话机器学习系列】053.梯度爆炸（Exploding Gradient Problem）-CSDN博客
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梯度消失：反向传播时梯度逐层变小，导致靠近输入层的权重几乎不更新，常见于 sigmoid、tanh。
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梯度爆炸：梯度指数增长，参数剧烈震荡甚至变为
NaN，常发生在深层网络中。
应对策略：
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使用 ReLU、BatchNorm、残差结构（ResNet）
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权重初始化技巧（如 He 初始化）
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梯度裁剪（Gradient Clipping）
【深度学习】计算机视觉（CV）-图像分类-ResNet（Residual Network，残差网络）_cv resnet-CSDN博客
【漫话机器学习系列】277.梯度裁剪（Gradient Clipping）_梯度裁剪参数作用-CSDN博客
五、过拟合与欠拟合
【漫话机器学习系列】199.过拟合 vs 欠拟合（Overfit vs Underfit）_模型过拟合图片-CSDN博客
【漫话机器学习系列】200.过度拟合（Overfitting）_过度拟合训练数据-CSDN博客
【机器学习】基础知识：拟合度（Goodness of Fit）-CSDN博客
【漫话机器学习系列】007.如何防止过拟合（avoid over-fitting）_如何保证模型不过度依赖训练数据-CSDN博客
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过拟合（Overfitting）：模型在训练集上表现很好，但泛化能力差。
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原因：模型复杂度过高、训练数据量不足
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解决方法：增加数据、正则化、Dropout、早停等
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欠拟合（Underfitting）：模型在训练集和测试集上都表现差。
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原因：模型太简单、训练不充分
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解决方法：提升模型复杂度、调参、增加训练轮数
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总结表格
| 组件 | 功能描述 | 常见问题/优化手段 |
|---|---|---|
| 激活函数 | 引入非线性，提高模型表达能力 | 梯度消失（用ReLU）、死神经元问题 |
| 损失函数 | 衡量预测与真实值的差异 | 根据任务选择适当的loss |
| Dropout | 防止过拟合，提高模型泛化能力 | 仅用于训练阶段 |
| 梯度消失/爆炸 | 影响梯度传播和模型稳定性 | 使用ReLU、BatchNorm、残差连接等 |
| 过拟合与欠拟合 | 模型泛化与拟合能力问题 | 增加数据、正则化、调参等 |