【啃书】《深度学习入门 基于Python的理论与实现》第4章 神经网络的学习4.1 从数据中学习4.2 损失函数4.3 数值微分4.4 梯度4.5 学习算法的实现
文章目录4.1 从数据中学习4.2 损失函数4.3 数值微分4.4 梯度4.5 学习算法的实现神经网络的学习，这里所说的学习是指从训练数据中自动获取最优权重参数的过程。学习的目的就是以损失函数为基准，找出能使损失函数的值达到最小的权重参数。为了找出尽可能小的损失函数的值，本章我们将介绍利用了函数斜率的梯度法。4.1 从数据中学习神经网络的特征就是可以从数据中学习。数据是机器学习的核心。数据驱动的方法，也可以说脱离了过往以人为中心的方法。机器学习中，一般将数据分为训练数据和测试数据两部分。首先，使
