机器学习专有名词归纳
归纳了一些在机器学习中经常遇到的专有名词
- 特征: 模型的输入
- 样本: 用于训练流程的输入/输出对
- 标签: 模型的输出
- 层级: 神经网络中相互连接的节点集合。
- 模型: 神经网络的表示法
- 密集全连接层 (FC): 一个层级中的每个节点都与上个层级中的每个节点相连。
- 权重和偏差: 模型的内部变量
- 损失: 期望输出和真实输出之间的差值
- MSE: 均方误差,一种损失函数,它会将一小部分很大的差值视作比大量很小的差值更糟糕
- 梯度下降法: 每次小幅调整内部变量,从而逐渐降低损失函数的算法
- 优化器: 梯度下降法的一种具体实现方法(“Adam”优化器是 ADAptive with Momentum 的简称,并且被视为最佳优化器)
- 学习速率: 梯度下降过程中的损失改进“步长”
- 批次: 在训练神经网络的过程中使用的一组样本。
- 周期: 完全经过整个训练数据集一轮
- 前向传播: 根据输入计算输出值
- 反向传播: 根据优化器算法计算内部变量的调整幅度,从输出层级开始,并往回计算每个层级,直到抵达输入层
- 训练集: 用于训练神经网络的数据。
- 测试集: 用于测试神经网络最终效果的数据
- 回归: 输出一个值的模型。例如,估算房屋价值。
- 分类: 一种模型,能够输出多个类别的概率分布。例如在 Fashion MNIST 模型中,输出是 10 个概率,每种服饰对应一个概率。我们在最后的密集层中使用 Softmax 激活函数创建了这个概率分布。
- CNN: 卷积神经网络。即至少有一个卷积层的网络。典型的 CNN 还包括其他类型的层级,例如池化层和密集层
- 卷积: 向图像应用核(滤波器)的过程
- 核/滤波器: 小于输入的矩阵,用于将输入变成多个小区域
- 填充: 在输入图像周围添加像素,像素值通常为 0
- 池化: 通过下采样降低图像大小的过程。池化层有多种类型。例如,平均池化通过求平均值将多个值变成一个值。但是最大池化是最常见的池化类型。
- 最大池化: 一种池化过程,通过获取多个值中的最大值,将多个值变成一个值。
- 步长: 在图像上滑动核(滤波器)的间隔像素数量。
- 下采样: 降低图像大小的操作
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