深度神经网络的本质(无一句代码)

Posted 2022-04-14 qianbo_insist

提出问题

    对于二分类问题，使用二元交叉熵损失函数，对于多分类问题，可以用分类交叉熵损失函数，对于回归问题，可以使用均方误差，对于序列问题，可以使用联结主义时序分类损失函数CTC（connectionlist temppral classfication）,但是对于以上指导解决不了的问题时，我们需要开发目标函数。选择创建新的网络结构。

大脑的不同之处

    我们指导大脑的神经元联结是无与伦比的，计算机的软件能创造的结构与之相比相差甚远，大脑可以在各种环境下，联想起各种事物之间的关系，而不仅仅是一个目标函数，所以我们缺少的是以前事物的关联性，使用神经网络的某一个目标函数只是一个死的方式，大脑是随时会更改目标，修正目标，真正意义上的无量目标同时跟踪，从而达到识别的目的。

导数

    这个术语每个上过大学的人都知道，但是怎么运用到神经网络里面的？如果我们有这种疑问，说明我们还没有理解神经网络。

    对于函数y=f(x)来说，导数意味着x的微小变化引起y的微小变化，如果函数是光滑的，在某个点上，把他的斜率求出来，就是该函数的导数，斜率又有什么用，就在这里，我们记住，斜率就是方向的变化，斜率是负的，说明x在求斜率的地方的变化将导致f(x)也就是y变小，反之，y将变大。 而斜率绝对值，表示着增大或者减小的速度快慢。

    那么说到这里，是不是已经有化学反应了，实际上目标函数的定义已经决定了我们的 “方向”，我们对目标的前进是需要什么样的调整就是导数定义的，也就是可微的方向的变化引起我们对目标前进的变化。

张量运算

    一元对于我们来说识别是过于简单了，无法做到，所以识别的维度一定是多维的，这样，多维数据才能达到识别的目的。
图像识别具有三个维度，高度，宽度，颜色深度，例如图像大小为256*256,128张灰度图像就保存在（128,256,256,1），里面最后是1是因为只有yuv的y分量也就是灰度，而彩色图像就保存在（128,256,256,3）的张量中。而视频数据是5d张量。

梯度下降

    到达图像和视频的张量运算之后，定义出一个概念叫做梯度,梯度就是张量运算的导数，从一元的导数扩展到多元，这样，下面引出比较重要的一句话：神经网络的识别，就是用解析法求出最小损失函数对应的所有权重值，而对于图像和视频数据来说，无法简单使用一个例如y=f(x) 的函数来进行运算，实际上的神经网络全是节点联结，参数的个数不小于几千个，在最复杂的情况下，有上千万个参数，我没有夸张，是上千万个。
    实际上就是用导数和梯度来计算衡量y 和 目标 y1 的距离和变化方向，以求得相对于梯度上最小的损失，而不让特征的主成分丢失，再进行反向传播来修改权重参数。
    就是如此。