深度学习工作原理

机器学习的三个要素： 输入数据点；例如，如果你的任务是为图像添加标签，则这些数据点可能是图像 预期输出的示例；例如，对于图像标记任务来说，预期输出可能是“猫”“狗”之类的标签 衡量算法效果好坏的方法；这一衡量方法是为了计算算法的当前输出和预期输出的差距。衡量结果是一种反馈信号，用于调节算法的工作方式，这个调节的过程就是我们所说的学习。 机器学习和深度学习的核心问题就在于有意义的变换数据，即学习输入

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