深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個分支，它主要通過使用稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的表征。在深度學(xué)習(xí)中，"訓(xùn)練"和"模型"是兩個核心概念。

訓(xùn)練

在深度學(xué)習(xí)中，"訓(xùn)練"是指用數(shù)據(jù)來訓(xùn)練一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這個過程涉及以下幾個步驟：

1. 輸入數(shù)據(jù): 這些數(shù)據(jù)可以是圖片、文本、聲音或其他任何形式的信息。對于不同類型的問題，輸入數(shù)據(jù)的形式會有所不同。

2. 標(biāo)簽: 在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，每個輸入數(shù)據(jù)通常都會有一個對應(yīng)的標(biāo)簽，這個標(biāo)簽是我們想要模型預(yù)測的目標(biāo)。

3. 學(xué)習(xí)過程: 在這個過程中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過調(diào)整其內(nèi)部參數(shù)（通常是權(quán)重和偏置）來嘗試正確地預(yù)測輸入數(shù)據(jù)的標(biāo)簽。

4. 損失函數(shù): 用于衡量模型的預(yù)測結(jié)果和實(shí)際標(biāo)簽之間的差異。訓(xùn)練的目標(biāo)是最小化這個損失函數(shù)。

5. 優(yōu)化算法: 如梯度下降，用于調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)以最小化損失函數(shù)。

6. 迭代過程: 整個訓(xùn)練過程是迭代的，通常需要多次遍歷訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，這些遍歷稱為"epoch"。

模型

在深度學(xué)習(xí)中，"模型"指的是從輸入數(shù)據(jù)到輸出預(yù)測的映射。這個映射是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多層結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)的，每層都進(jìn)行特定的數(shù)學(xué)運(yùn)算。模型的具體特點(diǎn)包括：

1. 結(jié)構(gòu): 如層數(shù)、每層的類型（全連接層、卷積層、循環(huán)層等）和大小。

2. 參數(shù): 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置，這些在訓(xùn)練過程中學(xué)習(xí)和調(diào)整。

3. 激活函數(shù): 如ReLU、Sigmoid等，它們決定了神經(jīng)元的輸出。

4. 輸出: 根據(jù)問題的類型（分類、回歸等），輸出可以是一個類別、一個值或者一系列值。

總的來說，深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程是指用數(shù)據(jù)來調(diào)整模型的參數(shù)，以便模型能夠準(zhǔn)確地從輸入數(shù)據(jù)中預(yù)測出結(jié)果。而模型本身是指這個從輸入到輸出的映射及其內(nèi)部結(jié)構(gòu)和參數(shù)。

解釋一：

深度學(xué)習(xí)中大概有如下步驟：?
確定模型----訓(xùn)練模型----使用模型。
模型簡單說可以理解為函數(shù)。
確定模型是說自己認(rèn)為這些數(shù)據(jù)的特征符合哪個函數(shù)。
訓(xùn)練模型就是用已有的數(shù)據(jù)，通過一些方法（最優(yōu)化或者其他方法）確定函數(shù)的參數(shù)，參數(shù)確定后的函數(shù)就是訓(xùn)練的結(jié)果，使用模型就是把新的數(shù)據(jù)代入函數(shù)求值。

解釋二：

你可以把機(jī)器想象成一個小孩子，你帶小孩去公園。公園里有很多人在遛狗。

簡單起見，咱們先考慮二元分類問題。你告訴小孩這個動物是狗，那個也是狗。但突然一只貓跑過來，你告訴他，這個不是狗。久而久之，小孩就會產(chǎn)生認(rèn)知模式。這個學(xué)習(xí)過程，
就叫“訓(xùn)練”。所形成的認(rèn)知模式，就是”模型“。

訓(xùn)練之后。這時，再跑過來一個動物時，你問小孩，這個是狗吧？他會回答，是/否。這個就叫，預(yù)測。

一個模型中，有很多參數(shù)。有些參數(shù)，可以通過訓(xùn)練獲得，比如logistic模型中的權(quán)重。但有些參數(shù)，通過訓(xùn)練無法獲得，被稱為”超參數(shù)“，比如學(xué)習(xí)率等。這需要靠經(jīng)驗(yàn)，過著grid search的方法去尋找。

上面這個例子，是有人告訴小孩，樣本的正確分類，這叫有督管學(xué)習(xí)。

還有無督管學(xué)習(xí)，比如小孩自發(fā)性對動物的相似性進(jìn)行辨識和分類。

鏈接：https://www.zhihu.com/question/29271217/answer/83272460

解釋三：

假設(shè)現(xiàn)在我們要開發(fā)一個識別鳥類的計(jì)算機(jī)程序。我們已經(jīng)收集了很多鳥類樣本數(shù)據(jù)，比如下面這樣：

這個識別鳥類的程序要完成的功能：輸入一只鳥的“體重”、“翼展”、“有/無腳蹼”、“后背顏色”，輸出這只鳥的種類。

換句話說，這是一個分類系統(tǒng)。

怎么讓計(jì)算機(jī)幫助我們對鳥類進(jìn)行分類？這就需要使用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法。機(jī)器學(xué)習(xí)可以讓計(jì)算機(jī)從已有的數(shù)據(jù)（上面收集的已經(jīng)有分類信息的鳥類樣本數(shù)據(jù)）中學(xué)習(xí)出新的知識（如何對鳥進(jìn)行分類）。

那么什么是訓(xùn)練？在這個例子里，訓(xùn)練指的就是利用收集的鳥類樣本數(shù)據(jù)讓計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)如何對鳥類進(jìn)行分類這一過程。

已有類別信息的鳥類樣本數(shù)據(jù)集合，稱為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、訓(xùn)練集。訓(xùn)練的目的是讓計(jì)算機(jī)程序知道“如何進(jìn)行分類”。

至于“訓(xùn)練的是什么”、“參數(shù)是什么”，這依賴于我們所選取的“模型”。訓(xùn)練的結(jié)果簡單來說就是得到一組模型的參數(shù)，最后使用采用這些參數(shù)的模型來完成我們的分類任務(wù)。

再舉一個簡單例子說明“模型”和“模型的參數(shù)”。

假設(shè)現(xiàn)在我們收集了一些二維平面上的點(diǎn)：紅色的點(diǎn)記為A類，綠色的點(diǎn)記為B類，這些點(diǎn)的坐標(biāo)和類別信息都是已知的。現(xiàn)在任務(wù)是，給出一個新的點(diǎn)的坐標(biāo)，判斷它是A類還是B類。

簡單觀察一下數(shù)據(jù)，好像我們可以用一條平行于 y 軸的直線把 A 類點(diǎn)和 B 類點(diǎn)分開。大概是這個樣子：

我們希望找到這樣一條直線 x = k，直線左邊絕大多數(shù)點(diǎn)都是 A 類，直線右邊絕大多數(shù)點(diǎn)都是 B 類。

于是我們的分類器模型就是 x = k 這樣的直線，k 就是我們的模型參數(shù)。

訓(xùn)練的過程就是利用已有的數(shù)據(jù)點(diǎn)確定參數(shù) k 的過程。假設(shè)我們的訓(xùn)練結(jié)果是 k = k_0 ，那么我們就可以用 x = k_0 這條直線作為分類器對新的點(diǎn)進(jìn)行分類了。

當(dāng)然實(shí)際應(yīng)用中的模型可能要復(fù)雜的多，模型參數(shù)也不會只有一個 k 這么簡單。

鏈接：https://www.zhihu.com/question/29271217/answer/44134218

如何訓(xùn)練模型：

首先得定義一個損失函數(shù)，加入輸入樣本，根據(jù)前向傳播得到預(yù)測試。跟真實(shí)樣本比較，得到損失值，接著采用反向傳播，更新權(quán)值（參數(shù)），來回不斷地迭代，直到損失函數(shù)很小，準(zhǔn)確率達(dá)到理想值即可。這時的參數(shù)就是模型需要的參數(shù)。即構(gòu)建了理想的模型。